Охота на Гуся

Недавно я решал две задачи. Личную и по работе. Личная - это настроить Nanabot, ИИ-агента, который автоматизирует мою деятельность как программиста. По работе - это написание MCP-сервера по управлению продуктами компании. И я столкнулся с проблемами. Если методов MCP очень много, то их подробные описания сильно раздувают контекст LLM. Если их прячешь за Code Mode MCP, то LLM иногда при поиске подходящего метода MCP не находит то, что ему нужно, или вообще не догадывается, что их надо поискать.

ИИ-агент может самостоятельно разобраться в устройстве сайта, найти ошибку и предложить вполне разумное исправление. Но что, если решение технически правильное, а пользователь разрешал совсем другое? Кто должен проверять действия агента, прежде чем они превратятся в реальные изменения? В первой статье я рассказывал, как дал ИИ-агенту доступ к MODX через MCP, а во второй — как мы организовали его самостоятельную работу с боевыми сайтами. К тому моменту вокруг MCP уже появилась приличная инфраструктура: файловые операции, блокировки, резервное копирование, история изменений и браузерные проверки. Читать третью часть

Всем привет! Эта статья является четвёртой в серии статей про основы глубокого обучения. В прошлых трёх частях я рассказал много интересного и полезного новичкам, так что рекомендую перечитать. В этой части мы продолжим работу с нейронной сетью обработки естественного языка (NLP) и реализуем новую сеть, которая будет определять пропущенное слово по остатку фразы.