AI-агенты

Как создавался агрегатор ИБ-новостей: склейка сюжетов, семь признаков важности и порог по данным

Обложка: Как создавался агрегатор ИБ-новостей: склейка сюжетов, семь признаков важности и порог по данным

Идея агрегатора новостей по кибербезопасности зародилась еще давно. Хотелось получать самое важное и без инфошума. LLM тогда ещё не были повседневным инструментом, и первую версию реализовал на модели суммаризации rut5_base_sum_gazeta, а важность считал textrank. Работало так себе. Потом появились сервисы, которые сами подбирают новости под настроенную ленту. Но оптимального решения так и не увидел – это либо про всё сразу, либо что-то про одну узкую тему. Задача изначально выглядела простой. Моделей полно, готовых наработок должно было быть много. Но на практике уже первые недели ушли на тюнинг, и лучше при этом не становилось: поднял порог – канал молчит сутки, опустил – в ленту попали вебинары, квадранты и пресс-релизы продуктов. Из этого опыта родилось гибридное решение. Важность теперь считает формула из семи признаков, все логируется, а модель пишет тексты и отсекает нерелевантное.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Рой ИИ-агентов без начальника: дал им доску задач, git и право писать себе инструменты
AI-агентыHabr AI

Рой ИИ-агентов без начальника: дал им доску задач, git и право писать себе инструменты

Схем взаимодействия агентов много, но чаще всего мультиагентную систему собирают как конвейер: «аналитик» передает «программисту», тот «тестировщику», а сверху сидит агент‑менеджер и решает, кто ходит следующим. Мне хотелось проверить другую схему. Что будет, если никакого менеджера нет? Агентам дается одна цель, общая доска задач, общая папка под git и возможность писать друг другу. Пусть сами решают, что делать. Так появился DreamTeam — опенсорс‑фреймворк на Python для самоорганизующегося роя агентов. Вы ставите цель, и на доске появляется одна‑единственная задача: «спланировать». Ее берет первый свободный агент, раскладывает работу на задачи, остальные разбирают их по мере появления. У агентов человеческие имена, вроде «Анна Смирнова» или «John Smith». Готовую работу принимает другой участник, а если проверять некому, то вы. Нужен инструмент, которого нет?

Обложка: Очумелые ручки с Чижиком, выпуск №1: как мы поселили KVN прямо в старый телевизор LG
AI-агентыHabr AI

Очумелые ручки с Чижиком, выпуск №1: как мы поселили KVN прямо в старый телевизор LG

Дома я постоянно что-нибудь мастерю, переделываю и пытаюсь заставить работать немного не так, как задумывал производитель. Где-то хочется оживить старое устройство, где-то - связать между собой две вещи, которые официально друг о друге ничего не знают, а иногда просто интересно проверить: «А что будет, если?» В последнее время почти во всех этих затеях мне помогает Чижик. Причем не в формате «спросил у чат-бота, получил пять общих советов и пошел разбираться сам». Мы вместе исследуем устройства, читаем логи, пишем небольшие программы, собираем приложения, проверяем гипотезы. Постепенно таких домашних историй накопилось достаточно много, и я решил ими делиться. Возможно, кто-то найдет здесь готовую идею для собственного дома. А кто-то просто поймет, что ChatGPT Codex можно применять не только для написания очередной функции в рабочем проекте. К истории

AI-агентыHabr AI

Мы думали, что с ИИ мы будем меньше работать

Агенты пишут код быстрее нас. Только работать мы почему-то стали больше, а не меньше. Я спросил знакомых, как у них дела через пару месяцев после начала работы с агентами, и почти никто не написал про скорость. Писали про ревью, усталость и то, что на свой проект сил уже нет. Это пройдёт или теперь так будет всегда?