Создание и внедрение AI-агентов, виртуальных ассистентов, чат-ботов и автономных систем для бизнеса.
Локален AI агент може да се стартира директно на обикновен компютър с Windows и да не плащате за всяка заявка към OpenAI, DeepSeek или друг външен API. Моделът се стартира локално чрез Ollama, а DeepSeek Harness го превръща от обикновен чат в работещ AI агент, който може да чете…
Ollama — это программа, которая запускает AI-модели прямо на вашем компьютере и даёт к ним локальный API. Вместо того чтобы отправлять каждый запрос в облачный ChatGPT, Claude или DeepSeek, вы можете скачать совместимую модель и общаться с ней, подключать её…
Коротко: Model Context Protocol, или MCP, — это открытый стандарт, который помогает AI-приложению подключаться к внешним данным и инструментам по единым правилам. Благодаря MCP агент может не угадывать структуру каждой интеграции, а получить точное описание доступных действий: найти запись в…
DeepSeek Harness е отворена среда за стартиране на AI агенти на компютър. За разлика от обикновения чат с невронна мрежа, Harness може да работи с файлове на проекта, да изпълнява команди в терминала, да променя код, да проверява резултата, да използва инструменти и да предава отделни задачи на подагенти. При…
Промпт инженерството не изчезва, но престава да бъде основният начин за управление на AI. Вместо дълги инструкции, които трябва да се поставят отново и да се поправят, компаниите могат да пакетират работните процеси в AI умения — структурирани набори от правила, шаблони, примери и инструменти. Основната промяна не е в новото…
Agent harness е софтуерна среда, в която езиковият модел получава инструкции, инструменти и възможност да изпълнява задача в няколко стъпки. Моделът разбира заявката и избира следващото действие, а harness управлява контекста, API извикванията, паметта, ограниченията, потвържденията и спирането на процеса. Именно…
Память AI-агента — это не скрытая способность языковой модели, а внешняя система хранения, поиска и обновления контекста. Она позволяет агенту продолжать работу между сессиями, учитывать предпочтения пользователя, использовать накопленные факты и не повторять одни и те же ошибки. Практическую архитектуру…
Короткий ответ: LLM Wiki не заменяет RAG и не гарантирует стопроцентную точность. Но для небольшого ядра критически важных знаний — регламентов, договоров, технической документации и сложных исследований — связанная семантическая карта может быть надёжнее наивного RAG с механической нарезкой текста.…
Коротко: AI-агент сохраняет контекст не потому, что постоянно держит в памяти всю переписку, документы и инструкции. Надёжная архитектура разделяет правила работы, состояние процесса и поиск по базе знаний. Агент получает только те данные, которые нужны для текущего шага, а затем…
