Комментарии 16
Агенты без проблем пишутся и на чистом питоне с requests, зачем тащить еще фреймворки, если даже код ну почти такой же будет?
Написал, хорошо.
Вопрос: а что этот агент уже сделал и за сколько денег?
Понятное дело, что статья для рекламы самих себя, но почему выбраны такие странные способы реализации, особенно в части no-code? Так есть лидеры в числе n8n и flowise и на ютубе уже полно роликов, где подобных агентов делали ща условные полчаса... Плюс меня смущает тот момент, что статья для ру комьюнити, а доступ к опен аи предлагают напрямую, что мне кажется больше похоже на то, что статья написана с помощью того же аи...
Конечно, ещё и ии-дубль: https://vc.ru/ai/2036365-sozdanie-ii-agenta-za-vecher.
Мне вот непонятно - где результат этого титанического труда? Его нет, то есть показать то нечего?
есть же курсор
Ни как не пойму чем этот агент лучше обычного запроса подобного нейронке, в чем разница, надо мне регулярно генерить вариации текста, упррщать и т.д. Имея пару промптов, как агент здесь поможет?
Основное преимущество в том, что к агенту можно прикрутить доступ к доп информации, истории и кастомизации промтов. Просто, слой над LLM, через который проходит начальный запрос. Например, вы можете зашить в него, что если получен запрос "расписание", то получить по API доступ к календарю Васи, прогнозу погоды и пробкам, после чего добавить эту информацию в промт в виде "на основе информации о погоде и пробках предложи пользователю скорректировать расписание или просто прочитай текущее, если его не нужно править. В случае плохой погоды, предупреди пользователя. Сделай это, как профессиональный секретарь."
не проще ли к условному клоду MCP подрубить?
MCP это интерфейс для общения элементов агента. Если тебе надоело каждый раз вручную применять одни и те же промпты-инструкции к разным текстам – агент это автоматизирует. Если же тебе нужно, чтобы ИИ сам ходил за данными в календарь, погоду и Яндекс.Карты, чтобы дать умный ответ - тогда агент с подключением к API (тот самый "слой над LLM") становится незаменимым, и "подрубить к MCP" (системе, предоставляющей эти API) как раз необходимо.
Ага... Так и запишем... А зачем? Ну сделали вы "своего" бота. Вы стали разбираться в ИИ? По факту вы берёте уже готовые модели, даже не обучаете его... Он не будет лучше ChatGPT по определению. Если у вас нашлись деньги на ключ опенаи, то в чём проблема оплатить подписку на обычный ChatGPT и использовать его? А так и сами мучаетесь, и деньги платите, так ещё и большей конфиденциальности не получаете. Глупости в общем.
Он не будет лучше ChatGPT по определению
Будет. Если у него есть доступ например к функциям поиска в вашем проекте, то он сам себе соберёт контекст и даст более правильный и релевантный ответ, чем чатбот в которого лично вы запихнули несколько файлов, а у него контекст оказался недостаточно полный. На это есть исследования и поэтому речь про этих агентов изначально зашла. Нейронки обученные на тех же MCP (function calling) хорошо сами для себя умеют контекст собирать. Знают что такое grep/ripgrep и вполне успешно этим пользуются.
Не гугли — собери ИИ-агента, который сам ищет, пишет и помогает с кодом
А можно я буду пользоваться своим мозгом и решать задачи самостоятельно, не возражаете?
который сам ищет, пишет и помогает с кодом
Не гугли — собери ИИ-агента, который сам ищет, пишет и помогает с кодом