AI агенты для бизнеса или как стать в 10 раз эффективнее и быстрее.
Часто у меня спрашивают откуда у меня такой опыт в AI без опыта работы в крупных компаниях.
Все очень просто, у меня 80% окружения AI инженеры или data science ребята.
Работают в западных бигтехах, пример на скрине.
Например, один из моих друзей внутри компании прошел на позицию AI engineer.
Будет строить Agent platform внутри компании, компания очень известная. Десятки миллионов пользователей.
В компании более тысячи разработчиков и десятки тысяч сотрудников. У каждого из них рано или поздно будет агент и собственно нужна своя agent platform.
И конечно мой друг делится со мной всеми трендами и как сейчас AI РЕАЛЬНО внедряется в крупные компании.
Agent Platform – это считайте внутренний офис для агентов внутри компании, где почти любой сотрудник сможет через коннектор/api подсоединиться через свой Claude/codex к базе, CRM, Jiro, Slack и так далее.
Ключевое, что это уже необратимый этап и если вы не в тренде, тогда вы не конкурентны способы.
Подобные штуки, но в сотни раз меньше по масштабам мы внедряем с учениками в свои проекты.
Оставить заявку на предзапись AgentOS →
Внедрить подобные системы в команда из 15-100 человек не так сложно.
Заходите на программу AgentOS и не будьте опоздавшим.
Записки AI энтузиаста.
Часто у меня спрашивают откуда у меня такой опыт в AI без опыта работы в крупных компаниях.
Все очень просто, у меня 80% окружения AI инженеры или data science ребята.
Работают в западных бигтехах, пример на скрине.
Например, один из моих друзей внутри компании прошел на позицию AI engineer.
Будет строить Agent platform внутри компании, компания очень известная. Десятки миллионов пользователей.
В компании более тысячи разработчиков и десятки тысяч сотрудников. У каждого из них рано или поздно будет агент и собственно нужна своя agent platform.
И конечно мой друг делится со мной всеми трендами и как сейчас AI РЕАЛЬНО внедряется в крупные компании.
Agent Platform – это считайте внутренний офис для агентов внутри компании, где почти любой сотрудник сможет через коннектор/api подсоединиться через свой Claude/codex к базе, CRM, Jiro, Slack и так далее.
Ключевое, что это уже необратимый этап и если вы не в тренде, тогда вы не конкурентны способы.
Подобные штуки, но в сотни раз меньше по масштабам мы внедряем с учениками в свои проекты.
Оставить заявку на предзапись AgentOS →
Внедрить подобные системы в команда из 15-100 человек не так сложно.
Заходите на программу AgentOS и не будьте опоздавшим.
Записки AI энтузиаста.
❤8🤝3👍2
Мой сетап Claude Code, как кодить быстрее и дешевле.
Последние пару недель с моим товарищем тестируем новое решение, перенесли работу с субагентов на отдельные Claude -p (мы их назвали джобы).
Agent Jobs:
https://github.com/qwwiwi/agent-jobs
Почему считаю это решение удобным?
Основная сессия агента держит контекст на 1 млн токенов и на каждом шаге перечитывает его целиком.
(я экономлю и сессию макс урезаю до 400к токенов).
Каждый субагент вносит мусор в контекст основной сессии (основного агента).
Переплата за то, что длинная сессия снова и снова читает саму себя.
Agent Jobs решает это так: основная сессия только общается, решает и проверяет.
Всё, что дольше нескольких шагов, уходит в джобу – отдельный запуск Claude Code в фоне.
Чем джоба лучше субагента:
1. Результат не падает в контекст основной сессии. Сессия получает одну строку «готово», а отчёт читает, когда нужно.
2. Сессия свободна. Пока джоба работает, агент дальше говорит с вами и принимает решения.
3. У каждой джобы своя копия репозитория и жёсткие лимиты: ходы, бюджет в долларах, время. Она не сломает основную ветку и не уйдёт в бесконечный цикл.
4. Джоба ничего не публикует и не пушит сама. Наружу выходит только основная сессия – после того как прочитала отчёт и проверила изменения.
5. Джоба переживает перезапуск сессии. Её можно остановить, дописать новые вводные и продолжить с того же места.
По факту это дешевле – меньше перечитывания контекста.
Быстрее – работа идёт параллельно, пока сессия свободна.
И лучше – каждую задачу делает полноценная сессия, а не урезанный субагент.
Цифру «во сколько раз дешевле» пока не пишу – замеряем на одинаковых задачах, результаты добавим в репозиторий.
Но по личному опыту скажу, задачи закрываются быстрее и клод расходует токены меньше.
Задачи запускаются параллельно на каждую джобу и основная сессия не перечитывает контекст (как это сейчас с субагентами).
Управление джобами через собственный MCP сервер, где у каждой джобы статус, отчеты и ограничения.
В целом субагенты сильно ограничены и тупее будто бы, чем джобы, так как джобы полноценные агенты со своими инструкциями.
P.S.
Я использую такой подход через tmux сессию клода на сервере европейском.
Риски бана минимальны и вся работа внутри телеграм. Здесь мой плагин для телеграма, он отлично сочетается с Agent Jobs.
В любой момент могу подключиться к открытый сессии через SSH.
Agent Jobs:
https://github.com/qwwiwi/agent-jobs
Последние пару недель с моим товарищем тестируем новое решение, перенесли работу с субагентов на отдельные Claude -p (мы их назвали джобы).
Agent Jobs:
https://github.com/qwwiwi/agent-jobs
Почему считаю это решение удобным?
Основная сессия агента держит контекст на 1 млн токенов и на каждом шаге перечитывает его целиком.
(я экономлю и сессию макс урезаю до 400к токенов).
Каждый субагент вносит мусор в контекст основной сессии (основного агента).
Переплата за то, что длинная сессия снова и снова читает саму себя.
Agent Jobs решает это так: основная сессия только общается, решает и проверяет.
Всё, что дольше нескольких шагов, уходит в джобу – отдельный запуск Claude Code в фоне.
Чем джоба лучше субагента:
1. Результат не падает в контекст основной сессии. Сессия получает одну строку «готово», а отчёт читает, когда нужно.
2. Сессия свободна. Пока джоба работает, агент дальше говорит с вами и принимает решения.
3. У каждой джобы своя копия репозитория и жёсткие лимиты: ходы, бюджет в долларах, время. Она не сломает основную ветку и не уйдёт в бесконечный цикл.
4. Джоба ничего не публикует и не пушит сама. Наружу выходит только основная сессия – после того как прочитала отчёт и проверила изменения.
5. Джоба переживает перезапуск сессии. Её можно остановить, дописать новые вводные и продолжить с того же места.
По факту это дешевле – меньше перечитывания контекста.
Быстрее – работа идёт параллельно, пока сессия свободна.
И лучше – каждую задачу делает полноценная сессия, а не урезанный субагент.
Цифру «во сколько раз дешевле» пока не пишу – замеряем на одинаковых задачах, результаты добавим в репозиторий.
Но по личному опыту скажу, задачи закрываются быстрее и клод расходует токены меньше.
Задачи запускаются параллельно на каждую джобу и основная сессия не перечитывает контекст (как это сейчас с субагентами).
Управление джобами через собственный MCP сервер, где у каждой джобы статус, отчеты и ограничения.
В целом субагенты сильно ограничены и тупее будто бы, чем джобы, так как джобы полноценные агенты со своими инструкциями.
P.S.
Я использую такой подход через tmux сессию клода на сервере европейском.
Риски бана минимальны и вся работа внутри телеграм. Здесь мой плагин для телеграма, он отлично сочетается с Agent Jobs.
В любой момент могу подключиться к открытый сессии через SSH.
Agent Jobs:
https://github.com/qwwiwi/agent-jobs
👍9❤5🔥5🤝2🤪2
Лежу смотрю сериал, а агент за меня пишет в поддержку cloudpayments и просит подключить новые способы платежей.
Так и живем 😁
Записки AI энтузиаста.
Так и живем 😁
Записки AI энтузиаста.
😁10👍6👀4❤🔥2❤2