52807
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
🔥 Самый полный набор для Claude Code - выложили в open-source
27 агентов, 64 навыка, 33 команды + встроенный AgentShield с 1 282 тестами безопасности
Закрывает всё: планирование, код-ревью, фиксы, TDD, оптимизация токенов и многое другое
Работает в Cursor, OpenCode, Codex CLI - один репозиторий заменяет недели настройки, полностью бесплатно
Repo: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
✔️ AutoAgent: агенты теперь улучшают себя сами
Вышла мощная open source библиотека для автономной самооптимизации AI-агентов. Мета-агент сам подбирает промпты, инструменты и оркестрацию - и занял #1 на SpreadsheetBench (96.5%) и TerminalBench (55.1%).
В процессе оптимизации агент сам придумал несколько трюков, которые никто не закладывал. Spot checking – запуск отдельных задач для маленьких правок вместо полного прогона, что сэкономило кучу compute.
Принудительные верификационные циклы - агент встроил детерминированные self-check-и и валидаторы, выделив бюджет на основную задачу и бонусные шаги для проверки.
Написание тестов - агент начал сам писать юнит-тесты под каждую задачу.
Progressive disclosure – при переполнении контекста агент начал дампить длинные данные в файлы. Оркестрация субагентов – при необходимости агент создавал task-specific субагентов и передавал им управление.
GitHub: https://github.com/kevinrgu/autoagent
Подробнее: https://uproger.com/autoagent-agenty-teper-uluchshayut-sebya-sami/
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Python-ремейк спас проект от мгновенной смерти
На GitHub случилась почти киношная история. Вирусный форк утекшего Claude Code мог исчезнуть в любой момент: предыдущие зеркала сносили почти сразу, а риск DMCA висел над репозиторием с первой минуты.
Но вместо того чтобы просто прятать архив, автор пошёл другим путём. Он использовал OpenAI Codex и за ночь переписал весь исходник с нуля: огромную TypeScript-кодовую базу примерно на 512 тысяч строк превратил в clean-room реализацию на Python. Без копирования оригинальных строк, но с сохранением логики, инструментов и поведения агента.
И вот тут началось самое интересное. Проект из юридической мины превратился в "безопасную" open-source-версию, которую сообщество тут же понесло в звёзды. 47 тысяч stars за 5 часов - это уже не просто хайп, а сигнал, насколько людям нужен такой инструмент.
Самое показательное в этой истории даже не скорость роста. А то, как меняется сама разработка. Раньше утечка кода означала либо архив, либо бан, либо бесконечные споры. Теперь достаточно сильной модели, чтобы за ночь пересобрать систему в другом языке и фактически дать проекту вторую жизнь.
Автор и не скрывает амбиций: цель уже не просто сохранить артефакт утечки, а сделать более сильную и практичную harness-платформу. И да, следующий шаг у них уже на горизонте - переписывание в Rust.
https://x.com/Fried_rice/status/2038894956459290963
@pythonl
МосХаб.Сколково — точка сборки ИТ-сообщества и пространство для открытого диалога отрасли, города и общества. Здесь обсуждения превращаются в решения и реальные проекты.
Рассказываем о мероприятиях, прошедших на площадке за последнее время.
🔴 VI Международный форум «Умный город — безопасная среда» и первая Национальная премия «Безопасный город». Москва взяла Гран-при и две награды: Mos.Hub победил в номинации «Сделано в России», городская система видеоаналитики в Москве — в «Технологиях будущего».
🔴Конференция издания «Компьютерра», которая была посвящена практическому применению ИИ в бизнесе: участники обсуждали реальные кейсы внедрения, барьеры и переход от пилотов к системным решениям. Логичным продолжением стала презентация второго номера издания и церемония премии «Герои нового энтерпрайза».
🔴Финальный этап отбора на стажировку «ИТ-город» в Правительстве Москвы. Участники работали в двух потоках: по направлению «Аналитика данных» решали задачи с использованием SQL, а в треке «Машинное обучение» — анализировали датасеты и обучали модели, загружая решения в облачный репозиторий Mos.Hub.
🔴 Встреча клуба «Цифровые лидеры бизнеса». Дискуссию о технологических трендах и развитии умных городов открыл Дмитрий Онтоев, который представил подход города к адаптации глобальных практик. Участники также обсудили применение ИИ, больших данных и кибербезопасности в бизнесе и городской среде.
🔴 Хакатон SkillOut — два дня интенсивной работы, где команды за 24 часа создавали AI-видеоролики по рекламным брифам. Процесс был выстроен как открытое шоу: с рабочими сессиями, лекциями и живым общением, а также прямым эфиром с площадки, позволяющим следить за происходящим в реальном времени.
Впереди новые события и форматы.
🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире
31 марта(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.
Почему точно нужно прийти:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.
🚨 PyPI снова взломали. Теперь под ударом пакет telnyx
Очередной удар по supply chain от TeamPCP. И это уже не единичный случай - это целая атака по экосистеме разработчиков.
Что произошло:
• Популярный Python-пакет telnyx на PyPI был скомпрометирован
• Вредоносный код внедрили прямо в официальные версии
• Payload срабатывает при обычном import — без действий пользователя
Что делает malware:
• крадёт SSH-ключи, токены, .env, криптокошельки
• шифрует и отправляет данные на сервер злоумышленников
• закрепляется в системе (persistency)
• может распространяться дальше по инфраструктуре
Это не просто вредоносный пакет - это полноценаая атака:
1. Сначала взломали Trivy (инструмент безопасности)
2. Через него украли токены CI/CD
3. Затем заразили npm (CanisterWorm)
4. Потом PyPI (LiteLLM, telnyx и др.)
👉 Один заражённый пакет = полный доступ к инфраструктуре
Теперь правило №1:
• фиксируй версии (pin dependencies)
• проверяй хэши
• не доверяй последним релизам вслепую
Это уже не баги.
Это война за supply chain.
https://www.aikido.dev/blog/telnyx-pypi-compromised-teampcp-canisterworm
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
🌟🚀 LongCat-Next: Мультимодальная модель нового поколения
LongCat-Next — это мощная мультимодальная модель, объединяющая текст, визуальные и аудио данные в едином фрейме. Она демонстрирует выдающиеся результаты на различных задачах, превосходя традиционные подходы к представлению данных. Открытый исходный код модели способствует развитию исследований в этой области.
🚀Основные моменты:
- Объединяет текст, визуальные и аудио данные в одном фрейме.
- Использует новый подход DiNA для упрощения мультимодального моделирования.
- Внедряет иерархические дискретные токены для улучшенного представления.
- Обеспечивает высокую производительность в задачах понимания и генерации.
📌 GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Next
#python
🌟 Claude Code Game Studios: 48 ИИ-агентов как полноценная игровая студия.
Соло-разработчик с доступом к Claude Code теперь может развернуть целую гейм-дев студию с креативным директором, лидами отделов и профильными специалистами.
В основу геймдизайнерских подходов заложены MDA Framework, теория самодетерминации и проектирование состояния потока.
Claude Code Game Studios - шаблон для Claude Code, который организует ИИ-сессию в трёхуровневую иерархию из 48 специализированных агентов.
На вершине 3 директора (креативный, технический и продюсер), работающие на модели Opus.
Уровнем ниже 8 руководителей отделов на Sonnet: геймдизайнер, ведущий программист, арт-директор, директор по звуку, нарративный директор и другие.
Третий уровень - специалисты на Sonnet и Haiku: от геймплэй-программиста и дизайнера экономики до DevOps-инженера и специалиста по доступности.
Прости нас, Планктон
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
🚀 Open-source прорыв: PrismAudio
Вышла модель PrismAudio и она уже забирает SOTA в генерации аудио из видео (V2A)
Что важно:
- 518M модель, принята на ICLR 2026
- обходит все аналоги по качеству звука
- быстрее конкурентов: ~0.63s на инференс
Главная фишка:
модель думает не одним блоком, а разбивает задачу на 4 части:
- смысл (что происходит)
- время (когда звучит)
- эстетика (как звучит)
- пространство (где звучит)
И обучается через RL прямо внутри этого процесса
Результат:
- топ по всем метрикам (CLAP, MOS и др.)
- лучше MMAudio, ThinkSound и HunyuanVideo
- стабильно работает даже вне обучающего датасета
Плюс: выпустили новый бенчмарк AudioCanvas - 800+ сценариев со звуками
Model: https://modelscope.ai/models/iic/PrismAudio
Demo: https://modelscope.cn/studios/iic/PrismAudio
Paper: https://modelscope.ai/papers/2511.18833
GitHub: https://github.com/FunAudioLLM/ThinkSound/tree/prismaudio
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Иногда хорошая работа сама находит🕵
У нас есть @job_radar_2gis_bot — он мониторит все ИТ-вакансии 2ГИС и присылает именно те, что подходят по профилю. Для этого нужно отметить направление и формат работы. Как только подходящая вакансия появится, бот пришлёт уведомлялку.
Подключайтесь, новые вакансии уже там🔥
🚀 Автономный помощник для подачи заявок на работу
ApplyPilot - это мощный инструмент для автоматизации процесса подачи заявок на работу. Он ищет вакансии на нескольких платформах, оценивает их с помощью ИИ, адаптирует ваше резюме и отправляет заявки без вашего участия. Просто настройте один раз и позвольте системе работать за вас.
🚀 Основные моменты:
- Полная автоматизация подачи заявок на работу
- Оценка вакансий по соответствию вашему резюме
- Генерация адаптированных резюме и сопроводительных писем
- Поддержка множества платформ для поиска вакансий
- Открытый исходный код и бесплатный доступ к API
📌 GitHub: https://github.com/Pickle-Pixel/ApplyPilot
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
🚀 Себастьян Рашка собрал в одном месте галерею архитектур современных языковых моделей.
Внутри - 40+ моделей (2024–2026):
от DeepSeek и Qwen до Nemotron и Grok.
Для каждой модели есть:
• наглядная схема архитектуры
• размер и число параметров
• тип декодера
• ссылки на технические отчёты и конфиги
• иногда даже реализации
По сути это единая карта современных LLM, где можно быстро посмотреть, как устроены разные модели и как эволюционируют архитектуры.
https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
ИТ-специалисты Москвы, хотите поделиться опытом?
Есть возможность рассказать студентам о том, что вы не услышали в свое время. Центральный университет как раз проводит интенсив для будущих преподавателей ИТ-специальностей — это возможность попробовать себя в роли наставника и понять, подходит вам эта деятельность или нет.
Там вы сможете:
— Связать преподавание с личными и карьерными целями.
— Отработать техники презентаций и вовлечения аудитории.
— Спроектировать и провести пару на площадке Центрального университета.
— Заручиться поддержкой экспертов с опытом в крупных ИТ-компаниях.
— Получить шанс попасть в команду преподавателей Центрального университета.
Интенсив пройдет с 22 марта по 5 апреля. Будут онлайн-встречи и очные занятия. Еще успеваете зарегистрироваться.
Нужны твои навыки в работе с ИИ на МТС True Tech Hack 2026!
Тебе сюда, если ты инженер данных, разработчик или системный аналитик. 1 500 000 рублей — общий призовой фонд ИТ-соревнования.
Формат: командное онлайн-соревнование с финалом в Москве. Если нет команды — поможем найти на платформе мероприятия.
Тебя ждут три задачи на выбор — каждая с уникальной технической фишкой.
Для всех финалистов — приглашение на закрытую вечеринку, а лучших участников позовут на стажировку.
Успей зарегистрироваться до 9 апреля
🚀 Самые быстрорастущие GitHub-репозитории недели
Неделя прошла под знаком голосового AI и саморазвивающихся агентов
1. https://github.com/microsoft/VibeVoice — опенсорс voice AI: клонирование голоса и транскрипция до 60 минут за один проход
2. https://github.com/bytedance/deer-flow — SuperAgent от ByteDance: сам исследует, кодит и выполняет задачи
3. https://github.com/NousResearch/hermes-agent — агент с памятью, который развивается со временем
4. https://github.com/mvanhorn/last30days-skill — агент ищет инфу по теме сразу в Reddit, X, YouTube, HN
5. https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam — realtime face swap по одной картинке
6. https://github.com/TauricResearch/TradingAgents — мультиагентный трейдинг на LLM
7. https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code — лучшие skills и плагины для Claude Code
8. https://github.com/google-research/timesfm — foundation-модель для таймсерий, zero-shot прогнозы
9. https://github.com/datalab-to/chandra — OCR для сложных таблиц и рукописного текста
10. https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2 — автоматизация научных открытий через агентов
@pythonl
🚀 Открытый радиолокационный комплекс AERIS-10
AERIS-10 — это модульная, доступная радиолокационная система с фазированной антенной решеткой, работающая на частоте 10.5 ГГц. Проект ориентирован на исследователей и разработчиков дронов, предлагая возможность экспериментов с обработкой сигналов и отслеживанием целей.
🚀 Основные моменты:
- Полностью открытое аппаратное и программное обеспечение
- Две версии: AERIS-10N (3 км) и AERIS-10X (20 км)
- Электронное управление направлением луча ±45°
- Интуитивно понятный интерфейс на Python с интеграцией карт
- Модульная архитектура для легкой настройки
📌 GitHub: https://github.com/NawfalMotii79/PLFM_RADAR
#python
⚡️ Alibaba DAMO Academy (лаборатория, которая создала Qwen) открыла исходный код AgentScope - Python-фреймворка для построения систем из нескольких AI-агентов.
Чем он отличается от остальных:
Вы описываете задачу - система строит архитектуру сама. Планировщик, исследователь, программист, критик - каждый агент получает свои инструменты, память и логику рассуждений.
Они работают в связке и возвращают готовый результат.
Что внутри из коробки:
• Визуальный конструктор агентов, проектируете систему до написания кода
• Поддержка MCP-инструментов - подключаете любые внешние сервисы напрямую
• Встроенная память - агенты помнят контекст, решения и историю между сессиями
• RAG-конвейер - подключаете свои документы и базы знаний
• Модули рассуждений - агенты планируют, рефлексируют и исправляют ошибки без участия человека
Это фреймворк, где агент - первичная единица мышления с самого начала проектирования.
Лицензия: Apache 2.0. Полностью бесплатно.
https://github.com/agentscope-ai/agentscope
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
🔥 dots.ocr-1.5 — OCR-модель на 3B параметров от Rednote-hilab.
SOTA для мультиязычного парсинга документов — поддерживает практически любую систему письма.
📊 Elo 1089 на olmOCR-Bench и 1157 на XDocParse — выше, чем у GLM-OCR и PaddleOCR-VL-1.5
📄 На OmniDocBench (text edit 0.031) обгоняет Qwen3-VL-235B (0.069) и Gemini 2.5 Pro (0.075)
🎨 Может генерировать SVG-код для графиков, диаграмм и химических формул
🌐 Поддерживает парсинг веб-страниц, распознавание текста в сценах и подсчёт объектов
⚡ Работает через vLLM и запускается на одной GPU
🤖 Модель: https://modelscope.cn/models/rednote-hilab/dots.ocr-1.5
🔗 GitHub: https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr
🎠 Демо: https://dotsocr.xiaohongshu.com
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
📢 Mistral выпустили Voxtral TTS - open-weight голосовую модель, которая метит в уровень ElevenLabs, но без платных ограничений
Главное:
- всего ~3B параметров - работает даже на ноутбуке
- скорость ~6x быстрее реального времени
- ~90 мс до первого звука
- ~3GB RAM после квантования
- 9 языков + клонирование голоса по 5 секундам аудио (даже между языками)
Как работает:
- 3.4B - понимает текст и планирует речь
- 390M - отвечает за ритм, произношение, интонацию
- 300M - превращает всё в финальный аудио сигнал
Такое разделение ускоряет модель и делает её легче, чем один большой монолит
По тестам:
- 62.8% предпочли её ElevenLabs Flash (дефолтные голоса)
- 69.9% - на кастомных голосах
https://mistral.ai/news/voxtral-tts
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Deep-Live-Cam 2.1 — бесплатный open-source инструмент, который в реальном времени меняет лицо на любой веб-камер
Одно фото. Один клик. Никакого обучения, никаких датасетов.
Deep-Live-Cam уже стал #1 репозиторием дня на GitHub.
Видеозвонк теперь не даёт гарантий, что ты видишь того, кем кажется собеседник.
https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Как за 2 года стать разработчиком, за которого конкурируют компании?
⚡️ 8 апреля ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом проведут День открытых дверей онлайн-магистратуры «Фронтенд- и бэкенд-разработка».
Поговорим про фронтенд и бэкенд, разницу между ними и уровень знаний на старте. Обсудим, какие навыки нужны для поступления, как магистратура помогает быстрее выйти на рынок — и быть на нём конкурентоспособным.
Отдельно разберём сценарии для тех, кто уже работает в IT: как сменить стек, углубиться в текущий или перейти в новые направления, включая работу с ИИ.
На встрече обсудим:
— какой трек выбрать и как выстроить карьеру в разработке
— какую роль играет ИИ в программировании
— как устроена программа и чему вы научитесь
— как проходит обучение и как его совмещать с работой
— как поступить: вступительные испытания и ключевые даты
💻 Claude Computer - полезная шпаргалка
Как включить:
1. Платная подписка + десктопное приложение + приложение на телефоне
2. Соедини через Dispatch (слева)
3. В настройках включи Computer use
Примеры работы:
✦ Найти фрилансера
Промпт:
Открой мой Fiverr в Chrome.
Опубликуй задачу на [задача].
Напиши 10 лучшим специалистам.
Проверь входящие и доведи до сделки
до бюджета [бюджет]
Открой Meta Ads Library
Найди свежие вирусные объявления по теме [тема] в [страна]
Собери Google Sheets с 50+ ссылками
Открой сайты с вакансиями
Проанализируй мой CV
И откликнись на подходящие вакансии
Как безопасно и без боли встраивать ИИ в прод ↗️
Если вы пишете на Python и хотите использовать ИИ в повседневных задачах, то GoCloud 2026 — точно для вас.
9 апреля провайдер Cloud.ru проведет большую ИТ-конференцию про ИИ и облака. Главная тема в этом году — ИИ как сервис, а именно простые, управляемые и безопасные инструменты для работы с ИИ, которые можно использовать уже сейчас.
Что будет особенно интересно:
▶️Автоматизация: готовые и доступные ИИ-инструменты, RAG без боли, AI-workflows и DevOps-агент в облаке.
▶️Проектирование ИИ-систем: мультиагентная архитектура и кейсы компаний.
▶️Работа с данными: обработка real-time данных, управляемые базы данных, интеграция Spark и ИИ.
▶️Разработка приложений в облаке: автоматизация рутины, DevOps-инструменты и защита приложений.
🛰️ Shadowbroker: Реальное геопространственное разведывательное решение
Shadowbroker — это платформа для анализа открытых источников, которая в реальном времени агрегирует данные о глобальных событиях, таких как авиаперелеты, морское движение, спутники и конфликты. Идеально подходит для аналитиков и исследователей, желающих получить целостный обзор мировых событий на едином интерфейсе.
🚀Основные моменты:
- Отслеживание частных и коммерческих авиарейсов
- Мониторинг морского трафика и военных кораблей
- Геолокация спутников и анализ их миссий
- Информация о глобальных конфликтах и событиях
- Доступ к CCTV и сигналам GPS в реальном времени
📌 GitHub: https://github.com/BigBodyCobain/Shadowbroker
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
🤖 Chat an idea - get a full research paper.
Появился интересный open-source проект - AutoResearchClaw.
Это система автономного AI-ресёрча: вы просто пишете идею исследования, а агент запускает полный исследовательский цикл автоматически.
Что делает система:
• генерирует гипотезу и план исследования
• ищет и анализирует научные работы
• запускает эксперименты
• пишет код и анализирует результаты
• формирует графики и выводы
• собирает готовую научную статью
Фактически это AI-pipeline “от идеи до paper”.
Один запрос →
полный research workflow без участия человека.
Проект построен как мульти-агентная система, где разные агенты выполняют отдельные задачи: поиск литературы, эксперименты, анализ и написание текста.
Такие системы могут сильно ускорить:
• научные исследования
• ML-эксперименты
• генерацию идей и гипотез
• подготовку академических статей
https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw
#AI #LLM #AIAgents #MachineLearning #Research
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
Cua — это Docker для агентов, использующих компьютер — он позволяет агентам ИИ управлять полноценными операционными системами в виртуальных контейнерах и развертывать их локально или в облаке.
— Всего ~1,000 строк кода — легко читать, расширять и встраивать
— Поддержка OpenAI, Anthropic, Mistral и других LLM-провайдеров
https://github.com/trycua/cua
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
🤖 Python библиотеки для AI-агентов — что изучать
Если вы хотите разрабатывать AI-агентов на Python, важно понимать порядок изучения библиотек.
Начните с LangChain, CrewAI или SmolAgents — они позволяют быстро собрать простых агентов, подключить инструменты и протестировать идеи.
Следующий уровень — LangGraph, LlamaIndex и Semantic Kernel. Эти инструменты уже используются для production-систем: RAG, orchestration и сложные workflow.
Самый сложный уровень — AutoGen, DSPy и A2A. Они нужны для автономных мультиагентных систем и оптимизации LLM-пайплайнов.
LangChain — простые агенты, инструменты и память
github.com/langchain-ai/langchain
CrewAI — мультиагентные системы с ролями
github.com/joaomdmoura/crewAI
SmolAgents — лёгкие агенты для быстрых экспериментов
github.com/huggingface/smolagents
LangGraph — orchestration и stateful workflow
github.com/langchain-ai/langgraph
LlamaIndex — RAG и knowledge-агенты
github.com/run-llama/llama_index
Semantic Kernel — AI workflow и плагины
github.com/microsoft/semantic-kernel
AutoGen — автономные мультиагентные системы
github.com/microsoft/autogen
DSPy — оптимизация LLM-пайплайнов
github.com/stanfordnlp/dspy
A2A — протокол взаимодействия между агентами
github.com/a2aproject/A2A
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl
🖥 ByteDance только что выпустили в открытый доступ - OpenViking, и этот проект показывает, что именно не так с тем, как сегодня строят память для AI-агентов.
Вот где большинство агент-фреймворков ошибаются:
Память хранится в одном месте.
Ресурсы — в другом.
Навыки разбросаны по системе.
Когда агенту нужен контекст, обычно делают плоский векторный поиск и просто надеются на лучший результат.
Именно это и проблема. OpenViking решает её одной идеей:
рассматривать контекст агента как файловую систему.
Всё работает через единый протокол:viking://
Память, ресурсы и навыки организованы как директории с уникальными URI.
Агент может ls, find и навигировать по контексту, как разработчик в терминале.
Главный прорыв — многоуровневая загрузка контекста:
- L0 — одно предложение для быстрого поиска
- L1 — обзор ~2000 токенов для принятия решений
- L2 — полные детали, загружаются только когда действительно нужны
Большинство агентов просто загружает всё в контекст и надеется на лучшее.
OpenViking загружает только нужные данные и только в нужный момент.
Результат:
- меньше расходов на токены
- выше точность
- быстрее работа агентов
Retrieval теперь тоже работает логичнее.
Вместо одного плоского семантического поиска:
1. сначала происходит позиционирование на уровне директорий
2. затем рекурсивный поиск внутри наиболее релевантных директорий
Можно буквально видеть траекторию поиска — это больше не чёрный ящик.
Есть и механизм самоэволюции агента.
В конце каждой сессии система автоматически:
- извлекает новые знания
- обновляет память агента
- обновляет память пользователя
То есть агент становится умнее с каждым использованием.
Проект уже имеет:
- 9K звёзд на GitHub
- 13 контрибьюторов
Разработан командой ByteDance Viking, которая строит инфраструктуру векторного поиска с 2019 года.
Проект полностью open-source под лицензией Apache 2.0.
https://github.com/volcengine/OpenViking
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
@pythonl