AI-агенты

Агент закончил работу, а Telegram недоступен: как я сделал очередь доставки ответов

Обложка: Агент закончил работу, а Telegram недоступен: как я сделал очередь доставки ответов

Агент выполнил задачу, проверил результат и написал ответ. Но в этот момент Telegram недоступен. С точки зрения агента работа закончена, а в Telegram не пришло ни результата, ни сообщения об ошибке. Повторно запускать задачу ради ответа не хочется: это потратит время и токены, а агент может еще раз изменить файлы. Эту ситуацию пришлось учесть при разработке agent-hub - приложения на Rust, которое запускает AI-агентов на компьютере и позволяет общаться с ними через темы Telegram-группы. В прошлой статье я рассказывал, как запрос агента превращается в кнопку «Разрешить». С тех пор в хабе появилась очередь доставки финальных ответов. Казалось бы, достаточно сохранить текст и повторить отправку при ошибке. Но ответ может состоять из нескольких сообщений, Telegram может принять одно из них и не прислать подтверждение, а приложение - перезапуститься между отправкой и записью результата.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?