Comments 18
Не хватает локальных моделей для эмбеддингов и распознвания голоса. Но если всё это локально держать, слишком он уж будет жирным.
Почему локальная модель всего одна?
Как то подгоняли работу агента под работу именно с нею?
Есть возможность выбрать не квен, а ту же недавно вышедшую гемма?
У нас есть e2e тесты (подробнее писал в статье), проверяли модель на них. Локальная 4b qwen оказалась настолько же хороша, как Gigachat Lite со специально подобранным под нее промптом. Нас пока такой результат устроил, но специально ещё ничего не подгоняли.
Гемму собираемся поддержать в следующем релизе.
спасибо за статью, за открытый код и отдельное - за реализацию не на питоне.
проголосовал за крон-таски - и безопасно, и несложно в реализации и добавляет функционала. Но это - со стороны стороннего наблюдателя, я, пользуясь постулатом "написать агента может каждый", - пишу своего, под себя.
спасибо ... и отдельное - за реализацию не на питоне.
... пишу своего, под себя.
А на чём своего пишете?
кто сейчас, интересно, своего не пишет? =)) у меня, допустим, NeutralinoJS + NodeJS - https://habr.com/ru/articles/994454/comments/#comment_29504814
кто сейчас, интересно, своего не пишет?
Наши пользователи: мы на нетехнарях фокусируемся
Почему именно node js? Ну кроме аналогии с OpenClaw. Интересны объективные преимущества
Потому что скорость и удобство прототипирования, единый стек и ЯП для всего - удобно. После того как лично мне всё понравится и достигнет какого-то логического чекпоинта - возможно, перепишу на Go "бекенд" часть.
OpenClaw лично по мне - свистоперделка, так что особо аналогию не понял.
А "объективные преимущества" япов это что то в сторону холивара - что больше в данной задаче понравилось, на том и пишу) нет никаких преимуществ и для такой поделки проводить сравнительное исследование это бессмысленная трата времени.
Клешня на node.js, вот и пытаюсь понять, почему именно такой выбор. Мы Ouroboros на питоне пишем и в целом всё нравится. Вопрос мой именно для кругозора - не писал ни на го, ни на node js
Понял. Против питона ничего не имею - для ML это единственное что есть, и гуй на нём делать можно, и микросервисы, и многое. Лично я от него отошёл достаточно давно и воспринимаю только как ML или скриптовый язык, по типу "нечто, чуть удобнее, чем баш". особого выбора я не делал, просто что-то одно с годами приживается, а что-то отмирает, или применяется в узких направлениях.
Клешня на node.js
теперь всё становится понятно)
Прелесть NeutralinoJS в том, что бекенд можно реализовать в том же числе и на питоне. хоть три разных - они там называются Extensions, и по сути расширениями фронта и являются. А так - это просто webkit, то есть фронт это просто хтмл, жс и одна библа для общения с экстеншнами.
Попробуйте, если где-то нужен GUI и нет проблем с хтмл+жс. Лучше, чем Electron который ест 2гб рам с рождения, и веселее, чем pyGTK или на чём там сейчас модно. Но, конечно, всё от требований и хотелок.
dotnet (hosted app), на базе https://github.com/microsoft/agent-framework. В идеале, если сильно тормозить не будет - положу на старенький rPI 3b. Общение - телеграм бот. У агента есть доступ к дом. сети, sqlite для памяти и фактов, web поиск, напоминалки (разовые и и по графику). Это то, что уже есть.
Еще в хотелках добавить аналитики по своим документам через RAG, тут я еще думаю о вариантах.
Очередная статья от ИИ, хабру надо ии ревьюера делать, который будет оценивать и не пропускать такое.
Видимо все сразу. Стиль изложения такой. Есть подозрения что это из-за того что много читаем сгенерированного текста. В результате начинаем структурировать и излагать мысли как боты. Не знаю как правильно это явление называется. Извините, не надо было так резко сразу.
С другой стороны, это именно нейросети обучались писать тескты на профессиональных статьях. Если возьмёт мою первую статью на хабре за 2014 год — Помнить всё, — там 44 длинных тире и куча списков.
Десктопный агент «Союз»: безопасный и бесплатный, теперь Open Source