Обновить
4
0.1
Александр Решетняк@Axelaredz

Фанат Linux, Blender и Godot

Отправить сообщение

Кому не по нраву https://ru.libreoffice.org
скачайте https://www.onlyoffice.com/ru/ там уже и иИ внедрили кстати)
можно юзать локальный (LM Studio тоже поддерживается) или облачный

На самом деле это не проблема ии, просто сами люди не знают чего желают)
Потому можно сделать так)..

- Сначала задать вопрос в таком духе:
Что написать в начале вопроса иИ если нужны эксперты по таким то темам..

Например..
Что написать в начале вопроса если нужен эксперт по иИ с опытом более 5 лет, профессионально разбирающиеся в настройке ролей и навыков агентов иИ. А также эксперт по веб дизайну с опытом более 10 лет, который не использует шаблонные дизайны, умело применяет правило 70\20\10. Оба эксперта используют лучшие практики на сегодняшний день.

Ответ выйдет примерно такой..
(но и его тоже можно улучшить конечно)

Требуется команда из двух экспертов для проекта:

  1. AI-архитектор (5+ лет опыта)

    • Специализация: проектирование и настройка AI-агентов

    • Навыки: определение ролей, промпт-инжиниринг, оркестрация агентов

    • Актуальные best practices 2025-2026

  2. Senior Web Designer (10+ лет опыта)

    • Специализация: кастомный дизайн без шаблонов

    • Навыки: применение правила 70/20/10, UX/UI, визуальная иерархия

    • Портфолио с уникальными решениями

Задача: [конкретное описание проекта]
Запреты: [написать список]
Аудитория: [описать]

- Скопировать ответ - вставить в новый чат.

===

Можно пойти ещё глубже)
В начале создать примерно такой генератор ролей и с помощью него создавать заточенные роли под нужные задачи.

===

В общем смысл всего этого, чтобы сама ии себя настроила на нужный лад, так как она и так знает это лучше человека, ей просто нужны более точные инструкции.

Пусть в начале хотя бы букву Ё вернут)

не, не путает, ей по сути вообще без разницы, так как она не знает что такое языки)
Последние тесты в бенчмарках как то даже показали результаты лучше при использовании не английского языка, а других в том числе русский был выше английского.

Из локальных попробуйте интересные варианты для карт с 12GB VRAM

https://huggingface.co/TeichAI/Qwen3-14B-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-Distill-GGUF

https://huggingface.co/ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Reasoning

Ну и другие удобно использовать и скачивать с помощью https://lmstudio.ai

Так же использовать как провайдер чтобы дать доступ в редакторе кода.
Мануал: https://freeloadsoft.ru/2025/07/22/kak-podklyuchit-lokalnogo-koding-assistenta-v-visual-studio-code/

Собственно, использовать чаты ии для кодинга это в прошлом.

Скачайте zed.dev или cline.bot или opencode.ai или расширение для любимого редактора.

Почитайте мануал, где ии агент хранят роли
например в корне проекта в папке .rules или .clinerules и тд.

Напишите в первом файле самое главное и ссылки на другие роли
и в каких случаях их использовать.

Таким образом получите куда более эффективные результаты.

Можно посмотреть как это выглядит в моём проекте на гитхаб.

Теперь нужно сравнить платные модели с облачными опенсурс версиями^ ^

Ждём внедрения в Blender 😏

Опять эти люди, которые не умеют правильно пользоваться инструментом)

Им нужно было всего лишь спросить, как создать самый сложный пароль, который трудно взломать и с помощью чего генерировать)


Мы всё о разном вокруг да около)

Вот что говорит сам claude opus 4.6

источники
https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system

https://docs.cline.bot/core-workflows/plan-and-act

https://cline.bot/blog/plan-smarter-code-faster-clines-plan-act-is-the-paradigm-for-agentic-coding

# Почему Claude Code и Cline отказались от мульти-агентной архитектуры

## Короткий ответ

Они **не то чтобы "отказались"** — они пришли к выводу, что для их задач **один сильный агент с разными режимами** работает лучше, чем оркестрация нескольких специализированных агентов.

---

## Ключевые причины

### 1. Проблема потери контекста при передаче между агентами

Когда Designer передаёт Planner'у, тот Coder'у, тот Reviewer'у — на каждом переходе **теряется информация**. Каждый агент видит только то, что ему передали, а не полную картину.

Из опыта Anthropic (их исследовательский блог, май 2025):

> «Мы обнаружили, что мультиагентные системы часто создают больше проблем координации, чем решают. Единый агент с расширенным контекстом и инструментами справляется лучше.»

Anthropic в своих рекомендациях по построению агентов прямо пишет: **начинайте с простейшей архитектуры и усложняйте только когда это доказуемо необходимо**.

---

### 2. Стоимость и латентность

```
Мульти-агентная система:
User → Planner (вызов LLM) → Coder (вызов LLM) → Reviewer (вызов LLM) → Tester (вызов LLM)
= 4+ вызова LLM на одну итерацию

Единый агент:
User → Agent (думает + планирует + кодит + проверяет в одном потоке)
= 1-2 вызова на одну итерацию
```

Каждый дополнительный вызов — это:
- **Деньги** (токены)
- **Время** (секунды ожидания)
- **Точки отказа** (агент может галлюцинировать, зависнуть)

---

### 3. Проблема "испорченного телефона"

Это самая критичная проблема. Реальный пример:

```
Пользователь: "Сделай форму авторизации с OAuth"

Planner: "1. Создать компонент формы 2. Добавить OAuth 3. Стилизовать"

Coder (получил план, но не полный контекст):
→ Делает OAuth через устаревшую библиотеку
→ Потому что Planner не уточнил стек

Reviewer: "Библиотека устаревшая, переделать"

Coder: Переделывает, но ломает стили

Tester: "Стили сломаны"

→ Цикл повторяется
```

Единый агент **сам помнит**, почему он выбрал конкретную библиотеку, и не создаёт такие петли.

---

### 4. Результаты исследований Anthropic ("Building effective agents", май 2025)

Anthropic опубликовали свои рекомендации по архитектуре агентов. Ключевые тезисы:

**Workflows vs Agents** — они разделяют:
- **Workflows** — предопределённые пути с LLM на отдельных шагах
- **Agents** — LLM динамически решает, что делать дальше

И рекомендуют:

> «Используйте простейшее решение. Не стройте многоагентный фреймворк, когда достаточно одного цикла prompt → tool use → observe.»

Их рекомендуемый паттерн для coding-агентов:

```
while task_not_done:
    think()        # планирование
    act()          # написание кода
    observe()      # проверка результата
```

Это **один агент**, который сам переключается между ролями.

---

### 5. Опыт Cline

Cline (ранее Claude Dev) развивался итеративно. Из обсуждений в их GitHub и Discord:

- Ранние версии пробовали разделение на plan/execute
- Обнаружили, что **единый агент с tool use** (чтение файлов, запуск команд, запись файлов) работает стабильнее
- Agentный цикл: `read → think → edit → run → observe → repeat`

Причём Cline **сохраняет** элементы мульти-ролевого подхода, но **внутри одного агента**:
- Сначала думает (plan mode) — это ваш "Planner"
- Потом пишет код — это ваш "Coder"  
- Потом запускает и проверяет — это ваш "Tester"
- Если что-то не так — сам исправляет — это ваш "Reviewer"

---

### 6. Claude Code (Anthropic) — архитектура

Claude Code использует **один агент в agentic loop**:

```
┌─────────────────────────────┐
│         Claude Code         │
│                             │
│  ┌──────┐                   │
│  │ PLAN │ ← think mode      │
│  └──┬───┘                   │
│     ▼                       │
│  ┌──────┐                   │
│  │ CODE │ ← tool use        │
│  └──┬───┘                   │
│     ▼                       │
│  ┌──────┐                   │
│  │ TEST │ ← bash tool       │
│  └──┬───┘                   │
│     ▼                       │
│  ┌────────┐                 │
│  │OBSERVE │ ← читает вывод  │
│  └──┬─────┘                 │
│     ▼                       │
│  Готово? ──нет──→ наверх    │
│     │                       │
│    да                       │
│     ▼                       │
│  Результат                  │
└─────────────────────────────┘
```

По сути все ваши пять ролей **существуют**, но как **фазы одного агента**, а не как отдельные сущности.

---

## Когда мульти-агентная архитектура ВСЁ-ТАКИ оправдана

Anthropic признают, что мульти-агенты нужны в конкретных случаях:

| Случай | Почему |
|--------|--------|
| **Разные модели для разных задач** | Дешёвая модель для рутины, дорогая для сложного |
| **Параллельные независимые задачи** | Фронтенд и бэкенд одновременно |
| **Разные инструменты/доступы** | Один агент имеет доступ к продакшену, другой нет |
| **Очень длинные задачи** | Контекст одного агента не вмещает всё |

Именно поэтому **Claude Code** всё же поддерживает **субагенты** (подчинённые агенты для подзадач) — но это не то же самое, что жёсткая конвейерная цепочка Designer→Planner→Coder→Reviewer→Tester.

---

## Главный вывод

```
Мульти-агент (цепочка):     Плохо для coding — слишком много координации
Мульти-агент (параллельно):  Хорошо для масштаба — независимые подзадачи
Один агент с фазами:         Оптимально для coding — полный контекст, гибкость
```

Философия Claude Code и Cline:

> **Не разделяй на агентов то, что можно разделить на шаги одного агента.**

Разделение на роли (Planner, Coder, Reviewer) сохраняется **концептуально** — через системные промпты, through thinking, через tool use — но **физически** это один агент с полным контекстом задачи.

> А ссылка на чат с DeepSeek как аргумент — это примерно как ссылаться на Wikipedia в научной статье. Интересно почитать, но не источник истины :)

может стоило пройтись по ссылке и посмотреть какие страницы дипсик узучил для ответа и внезапно рассмотреть там что он взял информацию с сайта клауда)

zed.dev
zed.dev

В агенте Клауда, хотя там выбор из 5 по сути это только два про планирование и выполнение

Кажется мы друг друга не понимаем)
Агент Claude с multi-agent orchestration - конкретно для пользователя состоит из двух кнопок планирования и выполнения. Поставьте программы или в виде расширений, там всё и увидите.

Под капотом это всё также выполняется многоагентно, но несколько иначе, чем прежде. Убрав лишнее и привнесли оптимизацию, дабы не тратились лишние токены на симуляцию работы.

Советую прогу zed.dev там можно поставить все возможных агентов: агент Claude встроен из коробки, остальных можно поставить

Надо было Qwen юзать, вроде как только он сейчас может делать так..
https://www.alibabacloud.com/blog/qwen-image-layered-layered-decomposition-for-inherent-editablity_602755

От мультиагентной системы:
Orchestrator, Designer → Planner → Coder → Reviewer → Tester.

Лучше отказаться, так как крупные игроки всей этой шаболды уже протестировали все возможные варианты.

И в итоге пришли к выводу, что эффективнее оставить только Планировщик и Выполнение.

И вот почему..
https://chat.deepseek.com/share/jo152mzk6080ei7y06

В следующем месяце остальные подключатся) Они просто об этом ещё не знают)

Там кстати и Qwen 3.5 Max выкатили также с 1M контекстом 😏
https://chat.qwen.ai/

А ещё coder.qwen.ai в котором можно привязывать свой гитхаб проект 🫣

Эх микрософт микрософт, почему снова не заглянете в KDE как они порешали большинство подобных вопросов)

Это не виджеты потому что) А так..
Вот в KDE.. совсем другая история, там по сути всё что на рабочем столе это виджеты, включая панель, собственно сам рабочий стол, кнопку главного меню, панель задач, часы, календарь, системный трей, и тд.

В итоге невероятная гибкость в настройках и замене на другой виджет от сообщества.

А Я вот больше уверен, что вендовс развалится быстрей)

Понятно, собственно вы столкнулись с проблемой продвинутого линуха, который на самом деле не так популярен среди обывателей на которых большинство разработчиков больше смотрят. Потому всё таки задумайтесь о https://kubuntu.org или его более лёгком собрате https://neon.kde.org (вариант user edition) в котором по сути есть только рабочий стол и самое важное для работы ос.

Арч больше подходит для заточки под максимальную эффективность, чем пользуются игровые приставки. А вот для обывателей это минное поле) Даже я, который юзает линух почти 30 лет его не использую)

Всё это конечно смешно, как не было бы грустно) Ведь реальность такова

1
23 ...

Информация

В рейтинге
4 367-й
Откуда
Сочи, Краснодарский край, Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность