Что такое графовая база данных?
Обычные базы данных хранят данные в таблицах: строки, колонки, связи через ключи. Такой подход хорошо работает, если нужно хранить структурированную информацию и искать её по точному совпадению.
Например, вы ищете товар по артикулу или сотрудника по ID.
Но что делать, когда данные связаны между собой гораздо сложнее? Когда важен не только сам объект, но и отношения между ним и другими объектами? Именно для этого существуют графовые базы данных.
Графовая модель строится вокруг узлов и рёбер.
Узлы — это сущности: пользователи, товары, проекты. Рёбра описывают отношения: "друг", "купил", "работает над", "смотрел". Причём и узлы, и связи могут иметь свойства. Такой подход ближе к тому, как устроен реальный мир.
Например, нужно найти друзей друзей, которые любят те же фильмы, что и вы. В реляционной базе для этого понадобятся сложные JOINы. В графовой базе достаточно пройти всего два узла, и мы получаем результат.
Где это используется
▫️в соцсетях и рекомендательных системах (Netflix, Amazon и т.д.)
▫️в логистике для поиска оптимальных маршрутов
▫️в медицине при анализе связей между генами, белками и болезнями
▫️в построении knowledge graphs, которые помогают ИИ лучше рассуждать и опираться на факты
Главное преимущество графовых БД в том, что они работают со связями напрямую. Там, где реляционной системе нужны десятки объединений, графовая база идёт по готовым рёбрам. А такие языки, как Cypher в Neo4j или Gremlin, позволяют описывать запросы буквально в терминах связей.
👉 Мой частный клуб по нейросетям
#graphdatabase #ai #neo4j
Обычные базы данных хранят данные в таблицах: строки, колонки, связи через ключи. Такой подход хорошо работает, если нужно хранить структурированную информацию и искать её по точному совпадению.
Например, вы ищете товар по артикулу или сотрудника по ID.
Но что делать, когда данные связаны между собой гораздо сложнее? Когда важен не только сам объект, но и отношения между ним и другими объектами? Именно для этого существуют графовые базы данных.
Графовая модель строится вокруг узлов и рёбер.
Узлы — это сущности: пользователи, товары, проекты. Рёбра описывают отношения: "друг", "купил", "работает над", "смотрел". Причём и узлы, и связи могут иметь свойства. Такой подход ближе к тому, как устроен реальный мир.
Например, нужно найти друзей друзей, которые любят те же фильмы, что и вы. В реляционной базе для этого понадобятся сложные JOINы. В графовой базе достаточно пройти всего два узла, и мы получаем результат.
Где это используется
▫️в соцсетях и рекомендательных системах (Netflix, Amazon и т.д.)
▫️в логистике для поиска оптимальных маршрутов
▫️в медицине при анализе связей между генами, белками и болезнями
▫️в построении knowledge graphs, которые помогают ИИ лучше рассуждать и опираться на факты
Главное преимущество графовых БД в том, что они работают со связями напрямую. Там, где реляционной системе нужны десятки объединений, графовая база идёт по готовым рёбрам. А такие языки, как Cypher в Neo4j или Gremlin, позволяют описывать запросы буквально в терминах связей.
👉 Мой частный клуб по нейросетям
#graphdatabase #ai #neo4j
👍10🔥5❤🔥2
Стрим сегодня в 19:00 по мск.
Начну погружение в тему создание агентов на фреймворке CrewAI.
UPD:
Запись стрима в частном клубе
#crewai #ai
Начну погружение в тему создание агентов на фреймворке CrewAI.
UPD:
Запись стрима в частном клубе
#crewai #ai
Telegram
Бот клуба
Бот для доступа в клуб по нейросетям Михаила Омельченко
🔥11👍4❤🔥2
LangChain vs CrewAI
LangChain и CrewAI — популярные фреймворки для работы с LLM. Разбираемся, чем они отличаются!
LangChain
Фокус на гибкости и кастомизации. Подходит для анализа текста, сложных workflow и RAG. Много интеграций, более 600. Минус, требует опыта и написания кода, поэтому лучше для разработчиков, которым нужен полный контроль.
CrewAI
Фокус на командах AI-агентов с ролями и делегированием, упрощает создание multi-agent систем. Позволяет быстро прототипировать, меньше кода, удобно для симуляции команд в маркетинге, HR, автоматизации и т.д. Минус, менее гибок для общих задач, но отлично подходит новичкам.
💡 Лайфхак: их можно комбинировать! CrewAI работает с инструментами LangChain.
#AI #LangChain #CrewAI
LangChain и CrewAI — популярные фреймворки для работы с LLM. Разбираемся, чем они отличаются!
LangChain
Фокус на гибкости и кастомизации. Подходит для анализа текста, сложных workflow и RAG. Много интеграций, более 600. Минус, требует опыта и написания кода, поэтому лучше для разработчиков, которым нужен полный контроль.
CrewAI
Фокус на командах AI-агентов с ролями и делегированием, упрощает создание multi-agent систем. Позволяет быстро прототипировать, меньше кода, удобно для симуляции команд в маркетинге, HR, автоматизации и т.д. Минус, менее гибок для общих задач, но отлично подходит новичкам.
💡 Лайфхак: их можно комбинировать! CrewAI работает с инструментами LangChain.
#AI #LangChain #CrewAI
👍9🔥1
Представьте человека, который в 57 лет поступил в магистратуру и за полгода подал более 50 патентов на изобретения в сфере AI. Это не сценарий фильма, а гость моего подкаста — Фёдор Марьясов.
Фёдор разрабатывает систему адаптивного обучения, которая, по его словам, на порядок превосходит существующие аналоги.
В этом выпуске мы обсудили:
• Как родилась идея, приведшая к 50+ патентам?
• Что такое система адаптивного обучения и как она работает?
• Как технология блокчейн поможет защитить данные учеников.
• Заменят ли AI-аватары живых учителей и куда денутся нынешние преподаватели?
- - -
🎙️ Слушать подкаст на YouTube
🎙️ Слушать подкаст на RuTube
- - -
Если у вас есть желание принять участие в подкасте, напишите мне в личку @DJWOMS и укажите: чем хотите поделиться и о чем рассказать или о какой теме хотите поговорить.
Если у вас темы нет, но вы всё равно хотите принять участие, тоже пишите. Это может быть формат интервью или мы вместе найдем тему. Укажите в какой области у вас есть опыт.
#podcast #ai #ии
Фёдор разрабатывает систему адаптивного обучения, которая, по его словам, на порядок превосходит существующие аналоги.
В этом выпуске мы обсудили:
• Как родилась идея, приведшая к 50+ патентам?
• Что такое система адаптивного обучения и как она работает?
• Как технология блокчейн поможет защитить данные учеников.
• Заменят ли AI-аватары живых учителей и куда денутся нынешние преподаватели?
- - -
- - -
Если у вас есть желание принять участие в подкасте, напишите мне в личку @DJWOMS и укажите: чем хотите поделиться и о чем рассказать или о какой теме хотите поговорить.
Если у вас темы нет, но вы всё равно хотите принять участие, тоже пишите. Это может быть формат интервью или мы вместе найдем тему. Укажите в какой области у вас есть опыт.
#podcast #ai #ии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9😁2
12 способов, как я использую нейросети каждый день |
Часть 1 работа с контентом (изображения, аудио, видео, текст)
Нейросети для многих до сих пор остаются чем-то вроде развлечения или сложной технологии для разработчиков. Для меня же они стали таким же повседневным рабочим инструментом, как текстовый редактор. Они не делают работу за меня, но значительно ускоряют процессы и помогают решать задачи, на которые раньше уходили часы.
Это не инструкция, а скорее обзор моего набора инструментов.
🔢 Создание и доработка изображений.
Я использую многоступенчатый подход. Сначала могу сгенерировать или отредактировать заготовку с помощью Nano banana, скомбинировать несколько фотографий. Затем, если нужно подогнать изображение под формат превью для YouTube, я использую Midjourney, чтобы "дорисовать" его по краям, сохранив общий стиль.
🔢 Развитие идей в полноценный текст.
Часто у меня есть только набор обрывочных мыслей или тезисов по теме. Я описываю их и прошу нейросеть собрать из этого черновик. Это экономит время на первоначальную компоновку. Важный момент, я никогда не беру этот текст вчистую. Я всегда переписываю его, добавляю свой стиль и адаптирую под нужную подачу.
🔢 Редактура и стилизация текста.
Бывает и обратная ситуация, я написал текст, но он кажется "рваным" или не соответствует нужному тону. Я загружаю его в нейросеть с задачей сделать его более плавным. Также могу переписать из неформального стиля в официальный. Еще варинат, я даю текст и прошу определить плюсы и минусы текста, и затем его дорабатываю.
🔢 Транскрибация и подготовка видео к публикации.
После записи видео я использую локальные модели Vosk или Whisper, чтобы сделать текст из аудио. Затем этот текст я загружаю в другую нейросеть и на его основе прошу: предложить несколько вариантов названия и описания, расставить таймкоды по темам, сгенерировать релевантные теги и хештеги, и накидать идей для обложки.
🔢 Улучшение качества аудио и видео.
Чтобы сделать звук чище, я использую встроенные в видеоредактор Filmora нейросетевые инструменты или Auphonic для улучшения звука. Они удаляют шум и выравнивают громкость, делая аудио более профессиональным. Также можно немного улучшить качество видео, особенно если это запись стрима и YouTube его сжал.
🔢 Генерация идей для контента.
Когда я ищу новую тему для видео, я использую нейросеть как аналитика. Я прошу её проанализировать, что уже есть по интересующему меня вопросу в инернете. На основе этого анализа предложить темы или аспекты, которые еще не были раскрыты.
🔢 Перевод видео и текста.
Если мне нужно посмотреть видео на иностранном языке, я пользуюсь функцией закадрового перевода от Яндекса. Это позволяет понять суть, не отвлекаясь на чтение субтитров. Точно так же я использую нейросети и для простого перевода текста на нужный язык.
#ai #нейросети #мысли
Часть 1 работа с контентом (изображения, аудио, видео, текст)
Нейросети для многих до сих пор остаются чем-то вроде развлечения или сложной технологии для разработчиков. Для меня же они стали таким же повседневным рабочим инструментом, как текстовый редактор. Они не делают работу за меня, но значительно ускоряют процессы и помогают решать задачи, на которые раньше уходили часы.
Это не инструкция, а скорее обзор моего набора инструментов.
Я использую многоступенчатый подход. Сначала могу сгенерировать или отредактировать заготовку с помощью Nano banana, скомбинировать несколько фотографий. Затем, если нужно подогнать изображение под формат превью для YouTube, я использую Midjourney, чтобы "дорисовать" его по краям, сохранив общий стиль.
Часто у меня есть только набор обрывочных мыслей или тезисов по теме. Я описываю их и прошу нейросеть собрать из этого черновик. Это экономит время на первоначальную компоновку. Важный момент, я никогда не беру этот текст вчистую. Я всегда переписываю его, добавляю свой стиль и адаптирую под нужную подачу.
Бывает и обратная ситуация, я написал текст, но он кажется "рваным" или не соответствует нужному тону. Я загружаю его в нейросеть с задачей сделать его более плавным. Также могу переписать из неформального стиля в официальный. Еще варинат, я даю текст и прошу определить плюсы и минусы текста, и затем его дорабатываю.
После записи видео я использую локальные модели Vosk или Whisper, чтобы сделать текст из аудио. Затем этот текст я загружаю в другую нейросеть и на его основе прошу: предложить несколько вариантов названия и описания, расставить таймкоды по темам, сгенерировать релевантные теги и хештеги, и накидать идей для обложки.
Чтобы сделать звук чище, я использую встроенные в видеоредактор Filmora нейросетевые инструменты или Auphonic для улучшения звука. Они удаляют шум и выравнивают громкость, делая аудио более профессиональным. Также можно немного улучшить качество видео, особенно если это запись стрима и YouTube его сжал.
Когда я ищу новую тему для видео, я использую нейросеть как аналитика. Я прошу её проанализировать, что уже есть по интересующему меня вопросу в инернете. На основе этого анализа предложить темы или аспекты, которые еще не были раскрыты.
Если мне нужно посмотреть видео на иностранном языке, я пользуюсь функцией закадрового перевода от Яндекса. Это позволяет понять суть, не отвлекаясь на чтение субтитров. Точно так же я использую нейросети и для простого перевода текста на нужный язык.
#ai #нейросети #мысли
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥3
12 способов, как я использую нейросети каждый день |
Часть 2: Поиск и обработка информации
В этой сфере нейросети для меня выступают в роли ассистента исследователя.
🔢 Глубокий поиск информации.
Когда стандартного "гугления" недостаточно, я обращаюсь к Perplexity или Grok. Они хороши для поиска труднодоступной информации. Умеют не просто давать ссылки, а собирать и анализировать данные из множества источников, формируя на их основе целостный ответ.
🔢 Создание персональной базы знаний.
Это одна из самых мощных функций. Я использую NotebookLM или Нейроэксперт, чтобы создать локальную базу знаний. Я загружаю туда свои документы, статьи, видео и аудио файлы, ссылки. После этого я могу задавать вопросы и получать ответы строго на основе этих данных. Это гарантирует, что нейросеть не будет ничего выдумывать.
🔢 🔢 Анализ документов и аудиозаписей.
После рабочих встреч или созвонов может остается часовая аудиозапись. Чтобы не переслушивать ее целиком, я делаю транскрибацию (см. п. 4), а затем прошу нейросеть проанализировать текст: выделить все сгенерированные идеи, составить список тем или сформировать план работы, который мы обсуждали.
🔢 🔢 Поиск подтверждающей информации.
Если у меня есть какой-то тезис или факт, в котором я не уверен на 100%, я прошу нейросеть найти источники (научные статьи, публикации в СМИ, официальные документы), которые его подтверждают. Это помогает в фактчекинге.
🔢 🔢 Написание текста в нужном стиле.
После того, как я набросал основной текст, я могу попросить нейросеть переделать его. Например, сделать из обычного текста более официальный или наоборот, более информативный и структурированный для статьи. Итоговый вариант все равно остается за мной. Я всегда редактирую текст и проверяю факты.
В заключение
Для меня ключевой момент в работе с нейросетями — это понимание того, что нейросеть это инструмент. Они помогают с рутиной, структурирует и предлагает новые точки зрения, но финальное решение, качество и ответственность всегда остаются за человеком.
P.S.
Сферы где я применяю нейросети, немного шире. В этих постах рассказал о повседневном использовании.
#ai #нейросети #мысли
Часть 2: Поиск и обработка информации
В этой сфере нейросети для меня выступают в роли ассистента исследователя.
Когда стандартного "гугления" недостаточно, я обращаюсь к Perplexity или Grok. Они хороши для поиска труднодоступной информации. Умеют не просто давать ссылки, а собирать и анализировать данные из множества источников, формируя на их основе целостный ответ.
Это одна из самых мощных функций. Я использую NotebookLM или Нейроэксперт, чтобы создать локальную базу знаний. Я загружаю туда свои документы, статьи, видео и аудио файлы, ссылки. После этого я могу задавать вопросы и получать ответы строго на основе этих данных. Это гарантирует, что нейросеть не будет ничего выдумывать.
После рабочих встреч или созвонов может остается часовая аудиозапись. Чтобы не переслушивать ее целиком, я делаю транскрибацию (см. п. 4), а затем прошу нейросеть проанализировать текст: выделить все сгенерированные идеи, составить список тем или сформировать план работы, который мы обсуждали.
Если у меня есть какой-то тезис или факт, в котором я не уверен на 100%, я прошу нейросеть найти источники (научные статьи, публикации в СМИ, официальные документы), которые его подтверждают. Это помогает в фактчекинге.
После того, как я набросал основной текст, я могу попросить нейросеть переделать его. Например, сделать из обычного текста более официальный или наоборот, более информативный и структурированный для статьи. Итоговый вариант все равно остается за мной. Я всегда редактирую текст и проверяю факты.
В заключение
Для меня ключевой момент в работе с нейросетями — это понимание того, что нейросеть это инструмент. Они помогают с рутиной, структурирует и предлагает новые точки зрения, но финальное решение, качество и ответственность всегда остаются за человеком.
P.S.
Сферы где я применяю нейросети, немного шире. В этих постах рассказал о повседневном использовании.
#ai #нейросети #мысли
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍14🔥5
Google 18 ноября представил Antigravity - новую IDE на базе Gemini 3 Pro.
Это инструмент для агентного кодинга: модель работает как активный помощник, может одновременно использовать редактор кода, терминал и браузер.
Планировать задачи, выполнять их шаг за шагом и предоставлять подтверждения в виде артефактов (скриншоты, записи действий, планы).
Antigravity позиционируется как "agent-first IDE". Поддерживает не только Gemini 3 Pro, но и другие модели, Claude Sonnet 4.5, GPT-OSS.
Сейчас доступен в public preview бесплатно, работает на Windows, macOS и Linux.
Официальный сайт https://antigravity.google
Кстати Gemini 3 тоже уже доступна, новость тут
#Gemini3 #Antigravity #GoogleAI #ИИ #ai
Это инструмент для агентного кодинга: модель работает как активный помощник, может одновременно использовать редактор кода, терминал и браузер.
Планировать задачи, выполнять их шаг за шагом и предоставлять подтверждения в виде артефактов (скриншоты, записи действий, планы).
Antigravity позиционируется как "agent-first IDE". Поддерживает не только Gemini 3 Pro, но и другие модели, Claude Sonnet 4.5, GPT-OSS.
Сейчас доступен в public preview бесплатно, работает на Windows, macOS и Linux.
Официальный сайт https://antigravity.google
Кстати Gemini 3 тоже уже доступна, новость тут
#Gemini3 #Antigravity #GoogleAI #ИИ #ai
Google Antigravity
Experience liftoff with the next-gen agent platform
🔥9
Короткая пошаговая инструкция по созданию полностью локальной системы многагентной оркестрации на TinyLlama.
Система разбивает цель на подзадачи, распределяет их среди специализированных агентов (исследователь, программист, писатель, аналитик), выполняет их в порядке зависимостей и агрегирует выводы в единый ответ.
1. Подключаем пакеты
2. Создаём модели данных – классы
3. Регистриируем агентов в словаре
4. Обёртка LLM (
5. Класс
-
-
-
6. Встроенные демоверсии (
Ключевые особенности:
➡️ Полностью офлайн – всё работает через
➡️ Лёгкая настройка, можно изменить промпты, добавить новых агентов, изменить модель LLM.
➡️ Лог при выполнении виден в консоли, а итоговый вывод строится из реальных ответов агентов.
👉 Полный код и инструкции на GitHub
#ai #Llama
Система разбивает цель на подзадачи, распределяет их среди специализированных агентов (исследователь, программист, писатель, аналитик), выполняет их в порядке зависимостей и агрегирует выводы в единый ответ.
1. Подключаем пакеты
pip install transformers torch accelerate bitsandbytes -q
2. Создаём модели данных – классы
Task и Agent, которые описывают ID, описание, назначение, статус и зависимости. 3. Регистриируем агентов в словаре
AGENT_REGISTRY. Каждый агент имеет свой системный промпт и область экспертизы. 4. Обёртка LLM (
LocalLLM) загружает TinyLlama в 4‑битном режиме, что позволяет работать без GPU даже на Colab. 5. Класс
ManagerAgent отвечает за логирование, разложение цели, выполнение задач и синтез итогового результата. -
decompose_goal формирует JSON задач, используя LLM. -
execute_task вызывает конкретного агента, передавая контекст предыдущих задач. -
synthesize_results объединяет ответы в цельный документ. 6. Встроенные демоверсии (
demo_basic, demo_coding, demo_custom) демонстрируют работу системы на простом примере объяснения алгоритма бинарного поиска, реализации функции поиска максимального элемента и произвольной цели. Ключевые особенности:
transformers, без внешних API. 👉 Полный код и инструкции на GitHub
#ai #Llama
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
AI-Agents-Projects-Tutorials/Agentic AI Codes/local_multi_agent_manager_marktechpost.py at main · MARKTECHPOST-AI-MEDIA-INC/AI…
Multi-agent systems, memory, planning, reasoning loops - MARKTECHPOST-AI-MEDIA-INC/AI-Agents-Projects-Tutorials
👍11🔥4
OpenAI стала соучредителем Agentic AI Foundation под эгидой Linux Foundation
OpenAI стала одним из соучредителей Agentic AI Foundation в составе Linux Foundation и предоставил спецификацию
Фонд был запущен при участии Anthropic и Block, которые также внесли свои технологии. Anthropic предоставила Model Context Protocol (MCP), а Block - Goose.
Цель инициативы, продвижение открытых AI-агентов через стандартизацию и создание безопасной экосистемы для разработки агентных систем.
#ai #linuxfoundation #openai
OpenAI стала одним из соучредителей Agentic AI Foundation в составе Linux Foundation и предоставил спецификацию
AGENTS.md для поддержки открытых, интероперабельных стандартов безопасных AI-агентов.Фонд был запущен при участии Anthropic и Block, которые также внесли свои технологии. Anthropic предоставила Model Context Protocol (MCP), а Block - Goose.
AGENTS.md представляет собой простой, открытый формат для управления агентами, выступая своего рода README для AI-агентов.Цель инициативы, продвижение открытых AI-агентов через стандартизацию и создание безопасной экосистемы для разработки агентных систем.
#ai #linuxfoundation #openai
🤔3👍1
Mistral AI запускает Devstral 2 и Vibe CLI – открытые модели для coding‑agents
Mistral представил новые модели Devstral 2 и Devstral Small 2, а также кросс‑платформенный помощник Vibe CLI.
Devstral 2 – 123 млрд параметров, 256к токенов. Финальная точность 72.2 % на SWE‑bench Verified, открытые веса под модифицированной лицензией MIT.
Devstral Small 2 – 24 млрд параметров, тот же контекст, 68.0% по SWE‑bench Verified, лицензия Apache 2.0.
Ключевые возможности
• Полное исследование репозиториев, отслеживание зависимостей и многофайловое редактирование
• Автоматическое исправление ошибок, retries и стратегический подход к рефакторингу
• Поддержка больших корпоративных баз кода, настройка под конкретный язык
• Работа с изображениями, схемами и скриншотами
Vibe CLI – open source приложение, используемое в терминале и IDE (Zed).
• Автоматически сканирует структуру проекта и Git
• Код меняется сразу по всему репозиторию
• Лёгкая настройка через config.toml. Поддержка локальных и удалённых моделей
Подробнее на сайте Mistral
#ai #devstral2 #vibecli
Mistral представил новые модели Devstral 2 и Devstral Small 2, а также кросс‑платформенный помощник Vibe CLI.
Devstral 2 – 123 млрд параметров, 256к токенов. Финальная точность 72.2 % на SWE‑bench Verified, открытые веса под модифицированной лицензией MIT.
Devstral Small 2 – 24 млрд параметров, тот же контекст, 68.0% по SWE‑bench Verified, лицензия Apache 2.0.
Ключевые возможности
• Полное исследование репозиториев, отслеживание зависимостей и многофайловое редактирование
• Автоматическое исправление ошибок, retries и стратегический подход к рефакторингу
• Поддержка больших корпоративных баз кода, настройка под конкретный язык
• Работа с изображениями, схемами и скриншотами
Vibe CLI – open source приложение, используемое в терминале и IDE (Zed).
• Автоматически сканирует структуру проекта и Git
• Код меняется сразу по всему репозиторию
• Лёгкая настройка через config.toml. Поддержка локальных и удалённых моделей
Подробнее на сайте Mistral
#ai #devstral2 #vibecli
Mistral
Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI. | Mistral AI
The most powerful AI platform for enterprises. Customize, fine-tune, and deploy AI assistants, autonomous agents, and multimodal AI with open models.
FastHTML + LLM API | Веб-приложение с интеграцией LLM
Сегодня стрим (17.01.26) в 20:00 по МСК.
На стриме:
✔️ Зачем нужен FastHTML
✔️ Создание интерфейса веб-приложения
✔️ Интеграция с API LLM
✔️ Обработка запросов и ответов
✔️ QWEN Code
Во второй части, общение и ответы на вопросы.
- - -
👉 Запись стрима в клубе
- - -
➡️ Поддержать автора рублем
#fasthtml #llm #ai
Сегодня стрим (17.01.26) в 20:00 по МСК.
На стриме:
Во второй части, общение и ответы на вопросы.
- - -
👉 Запись стрима в клубе
- - -
#fasthtml #llm #ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍15🔥1
Создание AI-агентов на CrewAI с нуля | часть 1
Разберём фреймворк CrewAI.
Напишем агента и запустим локально, Ollama и Gemma 3 12B.
Пройдём по всей структуре проекта: конфиги agents и tasks, класс crew и передача данных через inputs.
Посмотрим, как описание роли и цели агента влияет на качество результата.
➡️ Смотреть на YouTube
➡️ Смотреть на RuTube
Поддержать автора и получить доступ к закрытому клубу.
#crewai #ai_агенты
Разберём фреймворк CrewAI.
Напишем агента и запустим локально, Ollama и Gemma 3 12B.
Пройдём по всей структуре проекта: конфиги agents и tasks, класс crew и передача данных через inputs.
Посмотрим, как описание роли и цели агента влияет на качество результата.
Поддержать автора и получить доступ к закрытому клубу.
#crewai #ai_агенты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍23❤🔥2
Клуб по разработке AI агентов - 1 сезон
Пять сезонов мы работали с вебом. Теперь будем делать агентов.
Клуб - это небольшая группа разработчиков, которые 3-4 месяца работают над реальным проектом с применением AI. Не смотрят курсы, а вместе проектируют, обсуждают решения и разбирают ошибки друг друга. Раз в неделю мы встречаемся онлайн и обсуждаем проект, я помогаю и отвечаю на вопросы, учу.
Стек: LangChain, LangGraph или CrewAI, RAG, tools, MCP и т.д.
Идею проекта обсуждаем и выбираем вместе на первой.
Для кого подойдет клуб
Вы подходите, если знаете Python и хотя бы пользовались языковыми моделями в чате. Глубокое знание ML не нужно, нужно желание разобраться в том, как строятся системы на основе LLM.
Как устроен сезон
Старт - 30 марта 2026. Встречи по вторникам в 18:00 по московскому времени. Длительность сезона 3-4 месяца, финальный срок определяем с участниками.
Стоимость участия 5 000 руб. в месяц.
Сезон стартует при наборе минимум 5 человек.
Как попасть
Пишите мне в личку @DJWOMS мини-анкету:
1) Ваши текущие знания и стек
2) Что ожидаете от клуба
3) Чему хотите научиться
4) Сколько времени в день готовы уделять проекту
5) Можете ли участвовать в еженедельных встречах по вторникам в 18:00 мск
Я отвечу, задам уточняющие вопросы если нужно, и добавлю в список участников.
Вопросы пишите в комментариях 👇
#club #ai
Пять сезонов мы работали с вебом. Теперь будем делать агентов.
Клуб - это небольшая группа разработчиков, которые 3-4 месяца работают над реальным проектом с применением AI. Не смотрят курсы, а вместе проектируют, обсуждают решения и разбирают ошибки друг друга. Раз в неделю мы встречаемся онлайн и обсуждаем проект, я помогаю и отвечаю на вопросы, учу.
Стек: LangChain, LangGraph или CrewAI, RAG, tools, MCP и т.д.
Идею проекта обсуждаем и выбираем вместе на первой.
Для кого подойдет клуб
Вы подходите, если знаете Python и хотя бы пользовались языковыми моделями в чате. Глубокое знание ML не нужно, нужно желание разобраться в том, как строятся системы на основе LLM.
Как устроен сезон
Старт - 30 марта 2026. Встречи по вторникам в 18:00 по московскому времени. Длительность сезона 3-4 месяца, финальный срок определяем с участниками.
Стоимость участия 5 000 руб. в месяц.
Сезон стартует при наборе минимум 5 человек.
Как попасть
Пишите мне в личку @DJWOMS мини-анкету:
1) Ваши текущие знания и стек
2) Что ожидаете от клуба
3) Чему хотите научиться
4) Сколько времени в день готовы уделять проекту
5) Можете ли участвовать в еженедельных встречах по вторникам в 18:00 мск
Я отвечу, задам уточняющие вопросы если нужно, и добавлю в список участников.
Вопросы пишите в комментариях 👇
#club #ai
👍7🔥2❤🔥1🤬1
Создание AI-агентов на CrewAI с нуля | часть 2
Добавлю второго агента тестировщика, который проверяет работу первого и даёт конструктивную обратную связь.
Разберёмся как назначить разные модели разным агентам, как передавать результат одной задачи в следующую и как получить структурированный JSON.
Покажу режим, где агент ждёт вашего ответа и дорабатывает результат на его основе.
➡️ Смотреть на YouTube
➡️ Смотреть на RuTube
Поддержать автора и получить доступ к закрытому клубу.
#crewai #ai_агенты
Добавлю второго агента тестировщика, который проверяет работу первого и даёт конструктивную обратную связь.
Разберёмся как назначить разные модели разным агентам, как передавать результат одной задачи в следующую и как получить структурированный JSON.
Покажу режим, где агент ждёт вашего ответа и дорабатывает результат на его основе.
Поддержать автора и получить доступ к закрытому клубу.
#crewai #ai_агенты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍7
Клуб по разработке AI агентов - 1 сезон
Клуб - это небольшая группа разработчиков, которые работают над реальным проектом с применением нейросетей. Вместе проектируют, обсуждают решения и разбирают ошибки друг друга.
Мы встречаемся онлайн и обсуждаем проект, я помогаю и отвечаю на вопросы, учу.
Стек: LangChain, LangGraph или CrewAI, RAG, tools, MCP и т.д.
Идею проекта обсуждаем и выбираем вместе на первой встрече.
Для кого подойдет клуб
Вы подходите, если знаете Python и хотя бы пользовались языковыми моделями в чате. Глубокое знание ML не нужно, нужно желание разобраться в том, как строятся системы на основе LLM.
Как устроен сезон
Старт - 30 марта 2026. Встречи по вторникам в 18:00 по московскому времени. Длительность сезона 3-4 месяца, финальный срок определяем с участниками.
Стоимость участия 5 000 руб. в месяц.
Как попасть
Пишите мне в личку @DJWOMS мини-анкету:
1) Ваши текущие знания и стек
2) Что ожидаете от клуба
3) Чему хотите научиться
4) Можете ли участвовать в еженедельных встречах по вторникам в 18:00 мск
Я отвечу, задам уточняющие вопросы если нужно, и добавлю в список участников.
Вопросы пишите в комментариях 👇
#club #ai
Клуб - это небольшая группа разработчиков, которые работают над реальным проектом с применением нейросетей. Вместе проектируют, обсуждают решения и разбирают ошибки друг друга.
Мы встречаемся онлайн и обсуждаем проект, я помогаю и отвечаю на вопросы, учу.
Стек: LangChain, LangGraph или CrewAI, RAG, tools, MCP и т.д.
Идею проекта обсуждаем и выбираем вместе на первой встрече.
Для кого подойдет клуб
Вы подходите, если знаете Python и хотя бы пользовались языковыми моделями в чате. Глубокое знание ML не нужно, нужно желание разобраться в том, как строятся системы на основе LLM.
Как устроен сезон
Старт - 30 марта 2026. Встречи по вторникам в 18:00 по московскому времени. Длительность сезона 3-4 месяца, финальный срок определяем с участниками.
Стоимость участия 5 000 руб. в месяц.
Как попасть
Пишите мне в личку @DJWOMS мини-анкету:
1) Ваши текущие знания и стек
2) Что ожидаете от клуба
3) Чему хотите научиться
4) Можете ли участвовать в еженедельных встречах по вторникам в 18:00 мск
Я отвечу, задам уточняющие вопросы если нужно, и добавлю в список участников.
Вопросы пишите в комментариях 👇
#club #ai
👍8🤬1
CrewAI создание AI-агентов | часть 3
Продолжаем разбирать CrewAI. В этой части доработаем агентов: используем встроенный AI-ассистент из документации CrewAI, чтобы улучшить роль, цель и backstory.
Разберём, почему "старший специалист с опытом 5 лет" в описании агента - это рабочий приём из промпт-инжиниринга.
➡️ Смотреть на YouTube
➡️ Смотреть на RuTube
➡️ Смотреть на VK
Поддержать автора и получить доступ к закрытому клубу.
#crewai #ai_агенты
Продолжаем разбирать CrewAI. В этой части доработаем агентов: используем встроенный AI-ассистент из документации CrewAI, чтобы улучшить роль, цель и backstory.
Разберём, почему "старший специалист с опытом 5 лет" в описании агента - это рабочий приём из промпт-инжиниринга.
Поддержать автора и получить доступ к закрытому клубу.
#crewai #ai_агенты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥5
CrewAI создание AI-агентов | часть 4
Продолжаем разбирать CrewAI.
В этой части убираем лишних агентов и проверяем: можно ли получить тот же результат с одним агентом и одной задачей?
➡️ Смотреть на YouTube
➡️ Смотреть на RuTube
👉 Поддержать автора
#crewai #ai_агенты
Продолжаем разбирать CrewAI.
В этой части убираем лишних агентов и проверяем: можно ли получить тот же результат с одним агентом и одной задачей?
👉 Поддержать автора
#crewai #ai_агенты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14🔥1
Rus-GPT - ИИ агент, который работает на вашем компьютере
Обзор агента, рассмотрим часть его возможностей. В том числе полезно для руководителей и топ-менеджеров.
Агент умеет:
- читать, создавать и конвертировать любые файлы (PDF, DOCX, Excel, JSON)
- искать в интернете и извлекать данные со страниц
- запускать скрипты Python прямо в процессе работы
- анализировать изображения и скриншоты
- выполнять команды в терминале
- и многое другое
👉 Смотреть на YouTube
#rusgpt #ai #ииагенты
Обзор агента, рассмотрим часть его возможностей. В том числе полезно для руководителей и топ-менеджеров.
Агент умеет:
- читать, создавать и конвертировать любые файлы (PDF, DOCX, Excel, JSON)
- искать в интернете и извлекать данные со страниц
- запускать скрипты Python прямо в процессе работы
- анализировать изображения и скриншоты
- выполнять команды в терминале
- и многое другое
👉 Смотреть на YouTube
#rusgpt #ai #ииагенты
😁10👍8❤🔥2👎2🔥2🤬1
Обычный чат с LLM умеет отвечать.
Но что, если нужен инструмент, который сам найдет файл, сожмет видео, вытащит текст из PDF и скачает нужный документ, сделает конвертацию PNG в JPG, массово сожмет изображения?
👉 Смотреть на YouTube
➡️ Поддержать автора
#ai #ииагенты
Но что, если нужен инструмент, который сам найдет файл, сожмет видео, вытащит текст из PDF и скачает нужный документ, сделает конвертацию PNG в JPG, массово сожмет изображения?
👉 Смотреть на YouTube
#ai #ииагенты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥13👍3🎉2