Обновить

n8n AI agent сам выбирает инструмент и передает нужные данные. Почти Джарвис?)

Кажется нащупал архитектурный паттерн, которым хочу поделиться. Он простой, но при этом бесконечно масштабируемый.

Идея такая: у меня есть AI Agent в workflow, к которому подключены "инструменты" (tools). Каждый tool - это отдельный самостоятельный workflow. AI Agent не делает ничего сложного сам. Его единственная задача - понять, что хочет пользователь, выбрать правильный инструмент и вытащить из запроса нужные данные.

Вот что происходит, когда я отправляю голосовое "Встреча с Петром завтра в три на два часа обсудить бюджет":

▪️ Whisper расшифровывает аудио в текст

▪️ AI Agent смотрит на текст и решает: тут есть человек + время - это create_event

▪️ Из текста извлекает: title="Встреча с Петром", date=нужная дата, time=15:00, duration=120, description="обсудить бюджет"

Передаёт это всё в tool-workflow, который уже сам проверяет конфликты в Google Calendar, создаёт событие, задачу в Todoist, и присылает мне красивое сообщение с кнопками

Ключевой момент: каждый tool-workflow описывает, какие параметры ему нужны. AI Agent видит эти описания и сам понимает, что и откуда достать. Agent разбирается сам, ему лишь достаточно хорошего промпта, чтобы работать безупречно и без ошибок.

Получается чёткое разделение: LLM решает ЧТО делать, а workflow - КАК. AI не лезет в API, не считает таймзоны, не ищет свободные слоты в календаре. Он просто МАРШРУТИЗАТОР.

Сейчас мой scheduler умеет создавать события и задачи голосом, искать свободные слоты при конфликтах и предлагать альтернативы, работать с приоритетами и категориями. несколько инструментов, всё через один telegram бот.

Но вот что самое интересное. Scheduler сам по себе - это workflow. А значит, он тоже может быть tool для workflow уровнем выше. Верхнеуровневый AI Agent будет решать, кому передать запрос:

▪️ Scheduler (календарь + задачи)

▪️ Notes (заметки в Notion/Obsidian)

▪️ Search (поиск информации в интернете)

▪️ Home (умный дом)

▪️ Finance (учёт расходов)

И это масштабируется бесконечно. Каждый слой просто маршрутизатор, который решает, кому передать запрос. На нижнем уровне запрос попадает в конкретный workflow и выполняется. Как дерево, где каждый узел маленький специалист.

При этом каждый workflow тестируется и работает независимо. Они просто получают параметры и делают своё дело. Хочешь добавить новый навык - пишешь workflow, подключаешь как tool, описываешь параметры. Всё.

По факту получается персональный ассистент в Telegram. Записал голосовое, а дальше оно само.

Потенциал крайне большой у этого паттерна, буду смотреть как будет по факту. На данный момент все еще прорабатываю sheduler.

Заходи в мой канал телеграм, чтобы не пропустить обновления по этому кейсу. Там не только про нейронки, там в общем о том, чем я занимаюсь, имея бекграунд разработчика.

Теги:
Всего голосов 1: ↑0 и ↓1-1
Комментарии0

Деньги быстрее железа: что на самом деле обвалило акции ИИ‑компаний

Вечером 29 октября Intel отчиталась лучше ожиданий и заработала 52 цента на акцию при прогнозе аналитиков в 41 цент. На следующий день ее акции потеряли почти 29 %. Это худший день Intel за всю историю наблюдений с 1973 года — в дни краха доткомов падение было меньше. За одну сессию сгорело больше 100 млрд долларов капитализации.

Ударил по Intel ИИ-бум, на котором она сама неплохо зарабатывает. Серверные процессоры для агентных нагрузок продаются у нее лучше, чем когда-либо за последние 15 лет. Однако главный бизнес компании — процессоры для ПК, а их рынок душит цена на память. Дата-центры скупают ее, она дорожает, ноутбуки дорожают вслед за ней, и покупатели откладывают обновление. Intel ожидает, что рынок ПК сократится на 12% в 2026 году и еще на 10% в 2027-м. Вдобавок — остановка завода в Израиле, нехватка кремниевых пластин и предупреждение, что денежный поток по итогам года уйдет в минус.

К вечеру пятницы ленты блогеров и телеграм-каналов заполнились заголовками в духе «китайский рынок сгорел дотла» и «Америка рухнула безвозвратно». Цифры рисуют куда более скромную картину. Технологический Nasdaq-100 отступил примерно на 10% от рекорда, поставленного в начале октября, широкий S&P 500 — всего на несколько процентов, промышленный индекс Доу-Джонса до последнего дня шёл к росту по итогам октября, а Intel даже после обвала стоит дороже, чем в январе. Китайский рынок пострадал сильнее, но и там сдувается перегретый ИИ-сектор, а государство скупает акции, чтобы остановить падение.

Деньги быстрее железа: что на самом деле обвалило акции ИИ‑компаний

Публикации