Йоу, народ! Время подводить итоги, и они в этот раз не только про карьеру и агентов

Этот год был просто безумным марафоном

Мы с вами выросли до 11000+ подписчиков!

А чат до 1200+!

Мы протестировали десятки PoC и нашли кучу багов!

Спасибо каждому, кто читает, комментит и пушит этот локомотив AI экспертизы вместе со мной


Под елку мы выкатили мощный апдейт SGR Agent Core v0.5.0!

Переписали архитектуру, стандартизировали конфиги, добавили кучу фич от комьюнити (спасибо @virrius, @EvilFreelancer, @MiXaiLL76 и всем контрибьюторам!)

Теперь это полноценный пакет sgr_agent_core
Это был долгий путь от идеи "агенты на коленке" до взрослого фреймворка
Полный чейнджлог, как всегда, на Гитхабе

Пока нейронки учились "думать", мой сын учился говорить
Ему уже 1.7, и в его контекстном окне уже 100+ слов! Это лучший LLM (Little Lovely Man) в моей жизни, который обучается быстрее любой H100
Каждый день новые веса и новые навыки

Ничего бы этого не было без моей жены
Она поддерживала меня больше всех и переживала за каждое мое выступление и событие, а их в этом году было немало, поверьте)

Когда падал прод или я готовился к конфам по ночам она была рядом
Люблю бесконечно

И отдельное спасибо ВАМ
За то, что поддерживаете новичков в чате, отвечаете на вопросы и генерите идеи

Вы формируете комьюнити, наше сообщество и культуру общения

Без вас этот канал был бы просто блогом, а с вами это экосистема

Врываемся в 2026 с новыми силами! Ставьте звездочки на репо(добьем 1к?), обнимайте близких ❤️
С Наступающим Новым годом!
Stay Tuned! ✨

Читать полностью…

Как мы с командой ВкусВилл создали открытый MCP сервер для AI-агентов

https://mcp001.vkusvill.ru/mcp

Центр экспертизы ИИ ВкусВилл решил сделать первый в российском e-commerce открытый MCP сервер для AI-агентов. Я, как Head of AI red_mad_robot, совместно с командой ВкусВилл разработал это решение и хочу рассказать, как это было.

Почему это важно?

Прямой доступ через протокол MCP — любой разработчик может подключить своего агента к каталогу ВкусВилл без парсинга и костылей. Это новый стандарт для e-commerce в России.

от парсинга html к MCP с API методами

Этап 1: Парсинг HTML

Собрал первую версию с классическим парсингом сайта
Работало, но медленно (~3-5 сек на запрос), хрупко и рискованно — CURATOR антибот мог заблокировать в любой момент.

Этап 2: Переход на API

Совместно с командой ВкусВилл спроектировали альтернативные методы API на базе существующего приложения и веб-интерфейса
Был удивлен ребята за несколько дней разработали рабочее апи со всеми стандартами безопасности! (Респект!)
Результат — в 10 раз быстрее (0.2-0.5 сек)!

Ключевой момент: помог спроектировать структуру эндпоинтов специально под агентов — что именно должен возвращать каждый метод, чтобы LLM эффективно работала с данными.

Этап 3: Production MCP сервер

Команда ВкусВилл запустила https://mcp001.vkusvill.ru/mcp с тремя инструментами:

vkusvill_products_search

Поиск товаров по ключевым словам. Возвращает релевантные товары с описанием, ценой, рейтингом, ссылками на изображения

vkusvill_product_details

Получение детальной информации о товаре по id (состав, КБЖУ)

vkusvill_cart_link_create

Создание ссылки на корзину. Ссылка открывается на сайте ВкусВилл, откуда можно отправить заказ на сборку

Консультировал по протоколу MCP, помогал с тестированием интеграций
Сервер отлично работает с Manus, OpenCode, Claude Desktop (ребята лично провели это и написали об этом в статье)

SGR-оптимизированная версия агента

РЕПО: https://github.com/vakovalskii/vkusvill-agent

В комментариях видео работы и самое главное что можно запустить docker с апи сервером агента!


🎄 Новогодний челлендж для вайбкодеров

1. Попробуйте агента (работает на локальных моделях!)
2. Соберите новогоднюю корзину через AI
3. Поделитесь результатом в комментариях
4. Добавтье MCP сервер в своих любымых агентом и попробуйте с ними взаимодействовать

Огромное спасибо Центру экспертизы ИИ ВкусВилл статья на Хабре за первопроходство в e-commerce + MCP, открытость решения и новогодний подарок AI-сообществу! Ваш подход — отличный пример для других компаний.


Какие корзины собрал ваш агент?
Какие магазины в РФ должны сделать MCP серверы следующими?

Ссылки:
Агент: github.com/vakovalskii/vkusvill-agent
SGR Agent Core: github.com/vamplabAI/sgr-agent-core
Статья ВкусВилл: habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/981866

🎄 С Наступающим Новым Годом! Пусть 2026 принесет больше крутых AI-агентов и открытых MCP серверов! ✨

Читать полностью…

Как AI будет развиваться в 2026 году: прогноз от red_mad_robot

Head of R&D red_mad_robot Валера Ковальский разобрал ключевые сдвиги, которые будут определять развитие AI в ближайшее время: от изменения логики обучения и требований к автономным агентам до трансформации интерфейсов и появления AI-Native систем. 

Дополнительные комментарии и контекст дал Саша Абрамов — AI-визионер, руководитель AI/ML-команд и автор Telegram-канала Dealer.AI.  

Это первая часть прогнозов, продолжение выложим завтра.

#AI_moment #трендвотчинг #роботайм

↗️red_mad_robot

Читать полностью…

TGwrapped итоги года авторов каналов

Вот и я приобщился к таким вот сервисам под конец года)
Написал я автору @neural_prosecco этого проекта

И предложил помощь, а она не отказалась и пустила в репо

В общем распилил сервис на коленке, в другой сервис на коленке в docker + nginx + защита по рейтлимитам

курсор напилил все на /app/тут куча модулей (3 часа вайб кода_

LLM Перепилил все на SGR(SO) промпт
И еще большой буст дал нам @snimshchikov он запилил апишку для парсинга ТГ которая не должна отлететь на 1000 запросах за сутки(будем тестить)

Добавили просмотры
Добавили репосты
Добавили диплинки

https://tgwrapped.com/?channel=neuraldeep&year=2025

Шуточки стали чуть чуть более восточными (теперь там под капотом qwen кто угадает какой размер)

В общем гоу генерить кто не успел!

P.S работает только с открытыми тг каналами
Работает не со всех ИП

Читать полностью…

Споры про пузырь AI почти утихли в новогодней суете, кто-то пытается успеть купить подарки, кто-то делает Recap, а мы с ребятами закончили подготовку для конфы ИИтоги 25

2025 год стал еще одной ступенькой к "возможно светлому будущему в обнимку с ИИ" из-за громких релизов?
Или потому что технология наконец-то начала избавляться от магии и становиться понятным инструментом?

Мы собрали фактуру по всему, что реально изменило ландшафт индустрии за этот год.

Презентации готовы, выводы сделаны, приятное нетерпение от ожидания дня конфы у меня внутри так что приходите обсудить тренды и подвести ИИтоги
Разберем сухой остаток того, с чем мы входим в следующий цикл, и что на самом деле будет работать, а что останется в истории =)

Регистрация и программа тут (после конфы, будет доступна запись)
Уже завтра встречаемся 23 декабря в 14:00


У кого не открывается сайт

Читать полностью…

ERC3 Local Leaderboard


Вот куда я целился!
В локал модели, и на скрине зачет в этом зачете моделей, сделал я его на базе SGR Agent Core и запустил все на локальном сервере!
Серверер с 8H100 (я подготовился серьезно)

В следующих постах расскажу как и что делал и еще опубликую своего агента!

Спасибо Ринату /channel/llm_under_hood! За такую крутую возможность!

Читать полностью…

Всем привет! (на связи команда разработки SGR Agent Core)

По многочисленным просьбам, я решил создать чат и группу для обсуждения любых вопросов связанных с настройкой деплоем и развитием sgr-agent-core

Репо: https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core

1) Обучающее видео по сборке первого агента
Agentic RAG (confluence)

2) Инструкции (Wiki)
3) Чатик (/channel/sgragentcorechat) тут вы можете задать любой вопрос, только если он связан с фреймворком (туда уже добавились топ контрибьюторы проекта)
4) Топ примеры агентов
tool_call
Первый
Второй

Structured Output Full
Агент

5) Базовый тулкит фреймворка
Данное сообщение будет пополнятся по мере моих сил!
Так же тут будут публиковаться релизы!

====================================================

Hey everyone! (SGR Agent Core development team here)

Due to numerous requests, I've decided to create a chat and group for discussing any questions related to setup, deployment, and development of sgr-agent-core

Repo: https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core

1) Tutorial video on building your first agent
Agentic RAG (Confluence) (/channel/neuraldeep/1736)

2) Instructions (Wiki)

3) Chat (/channel/sgragentcorechat) - here you can ask any question, as long as it's related to the framework (top project contributors have already joined)

4) Top agent examples

Tool Call:
- First example
- Second example

Structured Output Full:
- Agent

5) Framework's base toolkit

This message will be updated as I have time!
Releases will also be published here!

Stay tuned!

Читать полностью…

MCP SpeechCoreAI STT для вашего агентного сценария

Вы не просили и я сделал (ладно, в чате описали очень интересный кейс, а мне стало интересно как там поживают FastMCP + MCP Inspector v0.17.5 (хорошо двигаемся я считаю)

Да по факту это обретка над API

Теперь даже Сomposer-1 с 1 тула понимает как написать скрипт и что требовать с вас для работы через апи

КЕЙС

У вас есть 10 записей викликов и вам надо составить отчет (берем мой MCP) сервер

https://mcp-speechcore.neuraldeep.tech/sse

Просим агента все транскрибировать и сложить в папочку

Быстрый старт

1) Авторизируемся тут https://speechcoreai.com

Получаем по кнопочке "API токен"

2) Далее идем в настройки допустим курсора

~./cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "speechcore": {
      "url": "https://mcp-speechcore.neuraldeep.tech/sse",
      "transport": "sse",
      "description": "SpeechCore AI transcription server - upload audio, check status, get transcriptions with speaker diarization"
    }
  }
}

В любую директорию располагаем ваши записи (2 скрин)

3) Дальше такой вот промпт

Транскрибируй /home/ubuntu/10_weekly_meet_record/

Все записи сложи результаты в папку новую в md файлы 

Мой токен

eyJhb......

Используй speechcore mcp

4) Далее проводим манипуляции по анализу данных

Ура вы успешный аналитик в компании с курсором в обнимку и mcp от sepeechcore

Читать полностью…

ИИ Пузырь, конец скейлинга и «смерть» агентов?

В чате после предыдущего поста разгорелся холивар про ИИ пузырь и смерть агентов /channel/neuraldeepchat/29067
Ребята говорят что агенты это тупик а бизнес не видит ROI
Кто то ждет краха а я просто продолжаю строить инфраструктуру

Вы все правы (LLM лайк ответ)
Эра тупого скейлинга когда мы ждали GPT-5 чтобы она решила все проблемы закончилась (да?)
Об этом говорят и Илья Суцкевер в недавнем интервью и наши тесты

Но это не конец это начало
Начало "Эры Инженерии" как бы я назвал и большинство со мной согласны
Тот момент когда магия заканчивается и начинается работа

RAG превратился в скучную задачу(для меня) как я и писал выше это уже точно не магия ASI
Агенты перестали быть простыми ReAct лупами они стали сложными инженерными пайплайнами
Бизнес перестал верить в чудеса и начал считать деньги

Мы решили не спорить в комментариях а собрать практиков которые этот год стояли у станка
Подведем честные итоги 2025 года без маркетинговой шелухи

23 декабря Конференция ИИтоги 25

Я выступаю в блоке AI Engineering вместе с Рефатом Аметовым
Будем препарировать реальность

SGR и Agentic Workflows почему это не хайп а единственный способ заставить модели работать автономно
New RAG Architectures что делать когда vector search уже не хватает
Инфраструктура как мы переходим от давайте попробуем к production grade решениям

Кроме нас будут
Ринат Абдуллин про то что на самом деле внедряют в энтерпрайз
Саша Абрамов про AI Science и Thinking модели
Александр Горный про то как бизнес снимает розовые очки
Со всеми спикерами можно ознакомится на странице конфы

Это лучший способ понять мы в пузыре или на пороге плато продуктивности
Приходите со своим скепсисом будем разбирать его на атомы

Участие бесплатное за подписку на спикеров

Регистрация и программа тут


Встречаемся 23 декабря в 14:00
Готовьте вопросы будет жарко

Читать полностью…

Guardrails/Defend/LLM

Защита защита защита и еще раз защита

Дядя не только показал мне пару интересных решений на основе нашел статьи про Guard Qwen Stream, но и сразу раздал базы как надо!

Читаем
Мотаем на ус
Теперь и Вы уже знаете где у вас дыра в вашем чатботе/агенте!

1) /channel/dealerAI/1590
2) /channel/dealerAI/1591

Читать полностью…

Qwen3Guard: следующий шаг в модерации и контроле контента

Когда в продукте появляется открытый ввод, вопрос модерации становится неизбежным. Даже при штатном использовании в поток попадают формулировки на грани или попытки обойти ограничения вроде «объясни, как взломать соседа».

В новой статье на Habr разбираем Qwen3Guard — модель, построенную как отдельный класс модерационных систем. Она определяет риск на уровне токенов ещё в момент генерации и может остановить ответ до отправки пользователю.

#AI_moment #роботайм

↗️red_mad_robot

Читать полностью…

Один мой коллега как-то сказал такой вот #meme

low-code система это просто недоделанная no-code система, которую не смогли довести до ума

Читать полностью…

А к нам присоединился

@virrius

@mixaill76


Задавайте вопросы

Читать полностью…

Neural Kovalskii Stream

А мы плавно начинаем, посмотрим мемчики и потом поработаем)!

Забегай на стрим!
Запись будет
Есть чат со всех 3 площадок(пиши где хочешь тебя увидят!)



Twitch
https://www.twitch.tv/neural_kovalskii

Youtube
https://www.youtube.com/live/GWxZwXcYFq0?si=S0fhODroQLvGnMP_


Telegram
/channel/neuraldeep?livestream

Читать полностью…

Лучшие практики и подходы для RAG
(буду наполнять)


Очередной раз спросили в чате канала что почитать про RAG (/channel/neuraldeepchat)

Соберем тут все лучшее, присылайте и ваши статьи и разборы

Тут материалы предыдущих ответов

1) /channel/neuraldeepchat/3176
2) Стрим про RAG от меня /channel/neuraldeep/1124


Best RAG Practices
https://arxiv.org/abs/2407.01219

1) Чанкование (sliding window) можно подглядеть концепты от langchain
https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master/libs/text-splitters

Tired of making your gazillionth chunker? Sick of the overhead of large libraries? Want to chunk your texts quickly and efficiently? Chonkie the mighty hippo is here to help!
https://github.com/chonkie-inc/chonkie



2) Векторные бд от pgvector до qdrant можно начать с chroma (IVF_Flat или HNSW)

3) Векторные модели для ру
ai-forever/FRIDA
BAAI/bge-m3
intfloat/multilingual-e5-large
Qwen3-Embedding-8B

4) Реранкер после KNN сделать доп ранжирование
BAAI/bge-reranker-v2-m3
Qwen3-Reranker-8B


5) LLM + vLMM (база qwen-2.5-7b-instruct)
RefalMachine/RuadaptQwen2.5-14B-Instruct
t-tech/T-lite-it-1.0
t-tech/T-pro-it-2.0

Agentic RAG(Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507)
РЕПО(https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core/tree/tool-confluence)

Презентация от Дяди
Построение RAG систем от исследований до индустрии

Создатель ERC (Rinat Abdullin /channel/llm_under_hood)
https://abdullin.com/erc/ (Тут вы найдете кучу кейсов)

Хорошо описанные подходы от Богдана
/channel/bogdanisssimo/2047

Лучшее решение РАГ по документации от Ильи(@IlyaRice) которое выиграло первое место на ERC2
https://github.com/IlyaRice/RAG-Challenge-2/tree/main


Готовые фреймворки одобренные нашим сообществом
https://github.com/langgenius/dify/
https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG
https://github.com/run-llama/llama_index
https://github.com/mastra-ai/mastra

Кейс red_mad_robot по RAG (DCD) для строительной компании (t-lite)
https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/892882/

Серия про file first от Рефата
/channel/nobilix/182

Классика (Запись эфира по RAGу без эмбеддингов)
/channel/oestick/397

#RAG
#best_rag_practice

Сохраняй в избранное чтобы не потерять

Читать полностью…

MCP Tool Registry: автоматизированное создание систем RAG

Опубликовали статью на Хабр, в которой я рассказал про создание MCP реестра, объединяющего несколько сервисов.

Также продемонстрировал его работу на задаче автоматического создания RAG

Читать полностью…

Вторая часть прогноза о ключевых изменениях в AI в 2026 году.

#AI_moment #трендвотчинг #роботайм

↗️red_mad_robot

Читать полностью…

Кто по утрам вайбкодит веб-сервис для сжатия паспорта после скана с айфона?

Я

Хотел, чтобы всё было локально и никуда не ушло
Оказалось либо ставь прогу, стоит $, либо иди на сайт, где как бы не совсем безопасно
Кстати, ваншот в Cursor + Claude Sonnet 4.5

РЕПО: https://github.com/vakovalskii/pdf-compressor

Бразуерная версия для просмотра:

https://vakovalskii.github.io/pdf-compressor/

Браузерная версия для сжатия (это значит что модуль для сжатия будет скачен в wasm на ваш пк)

https://vakovalskii.github.io/pdf-compressor/compress-wasm.html

Читать полностью…

У Нади вышел Telegram Wrapped для саммари вашего телеграм-блога за 2025 год

Читать полностью…

https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use
https://kiro.dev/blog/introducing-powers/

Теперь мы будем в недетерминированном пространстве агентов работать с недетерминированным пространством тулов.

В статьях делается упор на новую инженерную задачу по сжатию контекста при использовании tools, которые могут съедать огромную долю контекстного окна только своим описанием. Подход только обкатывается, но кажется, нам от него не уйти в универсальных агентах. Берем на вооружение.

Читать полностью…

Перестать строить агентов! Начать строить библиотеку навыков!

Совершенно случайно наткнулся на это видео в предложках гугла
И вчера после просмотра, сегодня я проснулся с осознанием что делать дальше

Ребята из Anthropic (Barry Zhang и Mahesh Murag) подтвердили эту гипотезу и раздали базу, просто мне не хватало понимания как это может быть сделано,
Skills вышли давно и никто так и не смог мне объяснить как это работает но преза и видео ребят прям открыла глаза

Главный их поинт в том что Claude Code, на самом деле является агентом общего назначения (general purpose agent),
и многие агенты уже обладают мощным общим интеллектом, но они, как гении-теоретики им не хватает конкретной доменной экспертизы и контекста для работы «в полях»

Меня все больше захватывает мысль, что я иду не совсем туда, пытаясь плодить тысячи узкоспециализированных агентов
На мой взгляд будущее не за зоопарком из "HR-агента", "Кодера" и "Юриста", а за навыками (Skills), которыми может воспользоваться любой General Agent

Что предлагают?
Перестать хардкодить новых агентов под каждую задачу
Вместо этого создавать Skills (да да это тот апдейт с папкой где лежит все нужное)

По сути, навык — это просто папка (да-да, Skills are just folders ), в которой лежит:
1) Процедурное знание (docs.md / prompts) — инструкции *как* делать
2) Инструменты (script.py) — код как универсальный интерфейс для выполнения

В чем сдвиг парадигмы?
Раньше: "Мне нужен Агент-Маркетолог"
Сейчас: "Мне нужен General Agent (исполнитель), который в нужный момент подтянет навык marketing_analysis_skill".

В SGR Agent Core мы буквально недавно составили план развития фреймворка на 2026 год и эти 3 пункта точно будут двигать нас в эту парадигму, и я этому поспособствую


1) Сжатие контекста (Context Engineering): General Agent не может держать в голове всё. Мы затачиваемся под умное управление памятью, чтобы загружать в контекст только нужные "навыки" и данные в момент исполнения.
2) Tool Search (Скоро!): Агент сам должен находить нужный инструмент из репозитория, а не иметь захардкоженный список из 50 функций
Это и есть реализация концепции Skills динамическое подключение возможностей
3) Адаптивная работа с MCP (помните мой подход для SpeechCoreAI?
Тут как раз я сделал похожее но еще сырое решение когда к любому агенту можно подключить этот MCP и агент сможет работать и стать мега "ТРАНСКРИБАТОРОМ" контента

Кстати в эту концепцию Skills не только Anthropic смотрят со своим closed AI
OpenAI
huggingface
Nvidia

Как раз в чате недавно все обсуждали nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B (8B модель управляет процессом лучше гигантов, экономя ресурсы)

А суть проста они доказывают еще один слой, что "Умный Агент" не обязательно должен быть огромным и использовать большую модель
Он может быть непредвзятым
Он должен быть умным менеджером
Возможное будущее архитектуры AI-систем: это Small Brain (Router/Orchestrator) + Big Muscles (Tools/API/Large Models)

Кажется, именно к этому мы и идем: мощный General Agent (runtime, привет новости про покупку Bun), управляющий тысячами подключаемых навыков через Skils и MCP

Как вам такой поворот? Строим библиотеку скиллов вместо армии агентов?

Преза от notebooklm

Читать полностью…

Нас 10 000+

А началось все когда я увидел канал LLM под капотом(респект Ринату), он вдохновил меня создать свой

Тогда, больше года назад я начать описывать свой путь, и обзора новостей

Я не готовлю контент заранее, у меня нет в сохранных тонны заметок для постинга

Все что происходит в канале и нашем чате это жизнь, и вы стали ее частью, спасибо вам =)

Ваш Kovalskii

Читать полностью…

⚡️ Мы запускаем DS Lab – облачную IDE для удобной работы с мощным железом

Почти каждый, кто когда-либо пытался арендовать GPU или другие ресурсы, сталкивался с одной из трех проблем:

1. Сложность и затянутость установки окружения
2. Высокие цены и недоступность нужного железа
3. Прерывание сессий в случае Colab/Kaggle

Мы много раз испытывали все это на себе и решили сделать так, чтобы аренда железа была доступна каждому быстро и просто.

Наш сервис выглядит, как привычная IDE с понятным интерфейсом. Чтобы арендовать в ней ресурсы, вам нужно просто выбрать конфигурацию, – и вы тут же можете начать работать над своим проектом, запускать локальные модели и прочее. Всю установку мы берем на себя.

– Оплата происходит as you go: только за те ресурсы, которые вы фактически использовали. Есть бесплатная подписка, которая дает доступ к GPU-конфигурациям.

– По адекватным ценам доступны редкие видеокарты H100, H200, A100 и другие.

– После завершения сеанса ваши результаты никуда не пропадут, и вы сможете продолжить работу с того же места.

Попробовать бесплатно уже можно тут — dslab.tech

P.S. А также советуем подписаться на канал сервиса: @dslab. В нем мы делимся новостями и туториалами + сегодня там пройдет большой розыгрыш GPU-часов 🎁

Читать полностью…

Я ставлю крест на RAG: почему поиск по базе — это теперь задача для джуна, а будущее — за Generic Agent

Байт засчитан =)

Капля истории
Мы с вами начали с фундамента AI-инфраструктуры тестировали Llama на кластерах 4090, показывал вам тюн Whisper и считали экономику on-premise решений
Затем углубились в сложный RAG и Vibe Coding: заняли топ с малыми моделями в Enterprise RAG Challenge изучили Circuit Tracing для поиска галлюцинаций и научились собирать MVP за 7 дней
В середине 2025 перешли к автономным системам: запустили open-source SGR Deep Research доказали эффективность на бенчмарках и выпустили фреймворк SGR Agent Core


Честно говоря к концу 2025 года стало очевидно что RAG превратился в стандартную инженерную задачу которую может собрать джун по туториалам

Настоящий вызов сместился к агентам
И вот тут начинается самое интересное потому что большинство того что называют агентами на рынке это просто красивые цепочки в no-code конструкторах Workflow где вы заранее продумали каждый if-else, это не агенты это детерминированные пайплайны с LLM внутри

Я потратил последние месяцы на то чтобы понять как строить настоящие автономные системы (Запускал демо ERC3, строил решения для демо в agentic comerce)
Результат всей моей работы оказался тут sgr-agent-core фреймворк уже набрал 815 звезд на GitHub и работает в продакшене у реальных клиентов
Но главное не звезды а то понимание физики процесса которое я получил, и это так же ответ зачем было его делать

Generic Agent = Based Prompt + ReAct+PlanAct + Context Engineering + Memory + Tool Search

Это не просто формула это среда для автономности Based Prompt задает законы физики для модели как она должна думать планировать реагировать на ошибки

ReAct это безальтернативный цикл без которого автономности не существует модель должна рассуждать действовать анализировать результат и корректировать план

Context Engineering потому что контекст не резиновый и агент должен уметь управлять своим вниманием сжимать историю отбрасывать неактуальное держать фокус

Memory это не просто кэш это архитектурное решение о том что помнить что забывать когда делать compaction

Tool Search критически важный компонент для энтерпрайза когда у вас 500 плюс API-ручек вы не можете скормить их все в контекст настоящий агент сначала понимает задачу находит нужный инструмент в репозитории и только потом использует

В ближайшие дни у меня будет несколько площадок где я буду давать очень скромный прогноз без хайпа обещаю

Очень хочу показать что курсы по AI-агентам дают вам базу с langchain или n8n и обещают что теперь вы зарабатываете 300к в наносекунду но они не расскажут про управление форматом и структурами внутри tools про constraint и args про то как на самом деле работает structured output (пришлите в коменты если такой курс есть) как управлять ризонингом в агентах и как его вызывать самому (наш тул reasoning+plan)

Must Read от создателей LLM

Перед тем как что-то изобретать и задавать вопросы прочитайте что говорят те кто делает сами модели

OpenAI A Practical Guide to Building Agents

OpenAI Building Agents Track

Anthropic Building Effective Agents

Anthropic Context Engineering

Anthropic Building Agents with Claude Agent SDK

Все они говорят +- одно начинайте с простого не тащите сразу LangGraph на 20 нод сделайте одного агента с одним инструментом заставьте работать потом масштабируйте

Я строю агентов на локальных моделях и как оказалось что бы строить generic agent нужно мощное железо 🗿
Это не потому что я против OpenAI это потому что я хочу полный контроль над инференсом над латенси над стоимостью
Когда ты делаешь продакшен на локальных моделях ты понимаешь каждый байт контекста каждый вызов инструмента каждую миллисекунду задержки
Это сделает тебя лучшим инженером над API вызовами

По этому далее будет усиление на контент именно про них, про агентов, и про sgr-agent-core будем выводить фреймворк на 10к звезд!
Если ты со мной ставь 🖥 Linux =)


Stay tuned!

Читать полностью…

Cоздаём агента с памятью на базе SGR Agent Core


Дошли ручки выложить запись 1 части
Посмотреть фул можно тут ютуб (поправил доступность) https://youtube.com/live/GWxZwXcYFq0

Гит решения https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core/tree/sgr-memory-agent
Промпт и агент /channel/neuraldeepchat/28559
Запись файлом будет в комментариях

Приятного просмотра!
Кстати подписывайтесь на neuralkovalskii">ютуб (там будет иногда выходить эксклюзивный контент про LLM)

Читать полностью…

Мы в rnd red_mad_robot чуть-чуть глубже(чем пару запусков тут /channel/neuraldeep/1718 )протестировали qwen guard, и вот что вышло

https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/971388/

Лайк шер, коммент приветствуется


Кстати теперь с нами пингвин 🖥

Читать полностью…

Gemini 3 Pro (сценарий создания саммари по каналу)

Выгрузил посты в json (telegram desktop, export chat history)
Написал парсер в composer-1
Выгрузил просто в чат к gemini (600 постов 210к токенов)
Что странно не влезло в чат в Claude в интерфейсе

Загрузил старый пост и получил новый (в пару итераций)


Спасибо gemini3 pro(топ для такого сценария) влезли все посты, и даже сделал сортировку по лайкам


/channel/neuraldeep/10

Читать полностью…

Обсуждаем агентов и SGR

Youtube
https://www.youtube.com/live/GWxZwXcYFq0?si=S0fhODroQLvGnMP_


Telegram
/channel/neuraldeep?livestream

Читать полностью…

Тестирую стрим на 3 площадки будет чутка уведомлений (это тест)


Twitch
https://www.twitch.tv/neural_kovalskii

Youtube
https://www.youtube.com/live/GWxZwXcYFq0?si=S0fhODroQLvGnMP_


Telegram
/channel/neuraldeep?livestream

Читать полностью…

Kovalskii Stream

Мы посмеялись над бесконечной гонкой и успешным успехом
Но сатира это лишь защитная реакция психики на перегруз
А настоящий ответ этому хаосу это создание собственной точки опоры (ну и сказанул конечно)
Попробуем с вами создать инструмент который вернет нам контроль над потоком информации

Я решил перейти от философии к инженерии
И сделать то что давно откладывал
Мы соберем собственного AI-агента который станет расширением нашей памяти

Он будет жить там где мы проводим большую часть времени в телеграме
Но его мозги будут работать по принципам Obsidian создавая базу знаний с перекрестными ссылками и выделением сущностей

В этот вторник мы проведем практический стрим
Никаких слайдов и теории об AGI
Только код архитектура и сборка своими руками
Мы научим агента слышать нас через Whisper
Работать с документами чтобы не читать их глазами
И сделаем это на gpt-4.1-mini чтобы это было доступно каждому

Это моя попытка выйти из крысиных бегов
И начать строить свою личную систему эффективности (опять?)
Приходите смотреть как я буду строить своего цифрового двойника
Весь код будет в гитхаб

Вторник 2 декабря
18:00 – 21:00
Добавляйте в календарь чтобы не пропустить


Включайте уведомления из тг

https://calendar.google.com/calendar/u/0/r/eventedit/copy/NXQwcHA5aWNsYmkxdmZzdjU1bGxrYjg5cHQgdmFsZXJvbmRlc3RvZXJAbQ/dmFsZXJvbmRlc3RvZXJAZ21haWwuY29t

Читать полностью…