Создание и внедрение AI-агентов, виртуальных ассистентов, чат-ботов и автономных систем для бизнеса.
Локальный AI-агент можно запустить прямо на обычном Windows-компьютере и не платить за каждый запрос к OpenAI, DeepSeek или другому внешнему API. Модель запускается локально через Ollama, а DeepSeek Harness превращает её из обычного чата в рабочего AI-агента, который умеет читать…
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 — это открытая среда для запуска AI-агентов на компьютере. В отличие от обычного чата с нейросетью, Harness может работать с файлами проекта, запускать команды в терминале, изменять код, проверять результат, использовать инструменты и передавать отдельные задачи субагентам. При…
Промпт-инжиниринг не исчезает, но перестаёт быть главным способом управления AI. Вместо длинных инструкций, которые приходится заново вставлять и исправлять, компании могут упаковывать рабочие процессы в AI-скиллы — структурированные наборы правил, шаблонов, примеров и инструментов. Главное изменение заключается не в новом…
Agent harness — это программная среда, внутри которой языковая модель получает инструкции, инструменты и возможность выполнять задачу в несколько шагов. Модель понимает запрос и выбирает следующее действие, а harness управляет контекстом, вызовами API, памятью, ограничениями, подтверждениями и остановкой процесса. 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…
