Комментарии 35
Хотя статья меня не впечатлила, но демка мне понравилась. По факту этот AI Product Manager является примером специализированного на конкретной области AI, за которым будущее. Да простят меня фанаты Gen AI. :)
По факту, если доработать сервис, добавить туда данные от рынка Кремниевой долины, бизнес-инкубаторов, то можно получить продукт для стартапов, который будет подсказывать им какие ниши на рынке свободны и куда можно двигаться в них.
В общем, демка зарешала.
Если ваших манагеров смогла заменить сегодняшняя нейронка, то значит они вам и так были не нужны🤣
AI Product Manager так бодро начал, а закончил на -
Теперь я перейду к анализу конкурентов, чтобы понять, какие компании уже предлагают подобные решения и в чем их особенности.
undefined
MCP (Multi-agent Communication Protocol) - мат ещё мат, ещё мат. Вы серьезно? Если доверяете писать статью АИшке, то хоть проверяйте и вычитывайте.
Кстати подозреваю что это был Gemini. Но иногда глючат и Колоды с ОпенАИ.
Абсолютно серьёзно, и если вместо того, чтобы писать этот комментарий, вы бы потралитили время на поиск, то узнали бы много нового, тем более теперь, когда тот же гугл умеет в саммари найденного и не нужно перечитывать много статей.
- мат ещё мат, ещё мат. (с) в 25 году объяснять, что надо уметь пользоваться поиском, перед тем, как что-то писать публично.
Здесь реализована именно мультиагентная архитектура, где основной агент вызывает другого агента, который уже решает, что делать и как в соответствии со своими задачами и имеющимися инструментами.
MCP - агент вызывает тулы, и работает с их результатом. Здесь немного про другое.
Ааааа, вот оно шо Михалыч. Тогда загуглите что это за протокол, А2А мулитьагент, а МСП это совсем другое.
Нашел картинку, думаю, она вполне актуальна на сегодняшний момент, что касается термина - Multi-agents Communication Protocol - в это не конкретный протокол в данном случае, а общее название фреймворка (о чем говорится в начале фразы), который объединяет в себе совокупность существующих на сегодня концепций/подходов к реализации мультиагентных систем.
Не думаю, что аббревиатура MCP теперь проприетарно закреплена за определением от компании Антропик, а A2А за Гугл. Уверен, что дальше будут гибридные модели и подходы, а также новые протоколы.
На стена тоже есть картинка с надписью, но за стеной совсем другое. Даже в этой картинке, все совсем по другому описано.
А если взять что вы написали:
Появились фреймворки и протоколы, такие как MCP (Multi-agent Communication Protocol) и подобные ему архитектуры (например, в LangChain и других библиотеках)
То тут как бы совсем все в кучу и фреймворк и протокол.
Но ладно, пусть будет на усмотрение автора.
Не работает демка
Это возможно, как говорится - предоставлено без гарантий на условно бесплатных ресурсах.
Это чисто фронт решение, оно полностью грузится в ваш браузер и работает оттуда на ваших ресурсах.
Подключение из рф к апе недоступно, если соединение некачественное, то и латенси может быть не очень.
Не ожидал такой нагрузки на демку, поэтому может действительно падать, попробуйте подождать и попробовать снова.
Придумать стратегию несложно, это можно даже и без консультанта сделать.
Самое сложное - это её исполнять. Вот на это уже неспособна основная часть руководителей
А что если эта система галлюцинирует? Скажем один агент нагалюцинировал в аналитике(перепутал цифры), потом эта маленькая неточность по цепочке превращается в снежный ком и в итоге получаем неверное стратегическое решение. Без системы которая на 100% исключит эффект галлюцинаций этим пользоваться опасно.
PS: опять же если верификатора на верификатора начнем добавлять, то снежным комом вырастет цена любого решения.
Дублируем и сравниваем результаты. Выясняем источники противоречий. Уточняем и повторяем, пока не получим заслуживающий доверия результат
Ничего не понятно но очень интересно
Да, вот так для большинства всё это и работает. Только они не признаются в этом. И вы тоже можете. Ну в смысле делать вид, что всё совершенно понятно, да и не очень то интересно.
А раз уж вы признались, то придётся пояснения дать. Чтобы уменьшить вероятность глюков, можно нескольким разным моделькам дать одну и ту же задачку, а потом их результаты отдать на сравнительный анализ другим моделькам, чтобы они выявили противоречия и нашли противоядия. Процесс этот итеративный, и по идее должно сойтись за пару-тройку раз. Надеюсь, теперь стало понятно. И уже не так интересно.
Невозможно построить систему, которая на 100 процентов исключит глюки, в силу фундаментальных причин. Принцип неопределенности имеет всеобщий характер в материальном мире, в силу имманентной субъективной относительности восприятия. Невозможно ни для одного субъекта одинаково хорошо фокусироваться на воспринимаемых им обеих относительных противоположностях фундаментальных противоречий - между внутренним и внешним, между телом и полем, между состоянием и процессом, между субъектом и объектом. Универсальные ИИ модели, не заточенные, как люди, на тот или иной способ преимущественного фокусирования на той или иной противоположности фундаментальных аспектов, будут всегда пытаться разрешить неизбежно возникающие внутренние противоречия путем придумывания правдоподобных патчей.
Кажется, кто-то настроил команду ИИ агентов писать статьи на хабре.
Как меня забавляют такие статьи ) Это просто чудо. Особенно если забыть про окно контекста, то можно все собрать на нейронаках. Жаль что это не будет правильно работать в долгую. Либо надо собирать собственный RAG и нанять несколько человек промт-инженеров. По факту получится дешевле нанять продакта и менеджеров.
Зачем ссылка на демку которая не работает? А если работала то сделайте картинку с результатом работы и покажите. Или текстом. А то выглядит как обман
Затем, что все работает. Написано: используйте VPN с территории РФ и, возможно, других, где недоступны ресурсы Google cloud.
Статья забавная, но есть подозрение что LLM её написавшая, плохо понимает психологию бизнеса и принципы конкуренции.
1) Менеджеры нужны бизнесу для того чтобы за ограниченную сумму денег нести ответственность. И бизнесу глубоко плевать на валидацию гипотез и анализ рынка - ему нужен результат в виде денег и те, с кого можно спросить за отсутствие этого результата. С AI агента по всей видимости, спросить будет затруднительно.
2) Как только советы AI-консультанта станут по-настоящему ценными, ими начнут пользоваться ВСЕ ваши конкуренты (сомневаюсь что knowledge base есть только у вас), и в результате единственное что изменится - порог входа в нишу. Более того, те кто будут иметь глупость уволить реального консультанта, окажутся в проигрыше на фоне тех у кого будет связка живой экспертизы + AI агента.
Протестил. Спросил про уже работаюший продукт. Как если бы его не было. gpt Написал много правильных вещей. В том чиcле и то, что уже реализовано.
Я собрал «команду мечты» из AI-агентов, чтобы заменить продакт-менеджера и консультанта. И знаете что? Это работает