Sprut_Ai
5.69K subscribers
139 photos
15 videos
17 files
140 links
AI-агенты. Автоматизация. Нейросети.
Тестирую на себе - показываю что работает.
AI ОПЕРАЦИОНКА- https://t.me/tribute/app?startapp=sJyg
@AlekseiUlianov | youtube.com/@alekseiulianov

Чат канала - https://t.me/+eH-qNIDmud8zNDZi
Download Telegram
Кайф! Не веду я инстаграм, но теперь, наверное начну.
С помощью агента дизайнера (Джесси Пинкмана) и его возможности через GPT генерировать картинки (инструмент скинул в прошлом посте) создал ему инструмент для инстаграм каруселей.
Агент получает от меня тему - идет к маркетологу, берет "углы" - идет к методологу, берет структуру - берет мое фото ( у него сохранены референсы) - берет брендбук (шрифт и цветовые решения, которые я ему указал) - идет в GPT image 2 - делает ОТК = ГОТОВАЯ КАРУСЕЛЬКА!!!!
А я ему только голосовое отправил что хочу карусельку на такую-то тему.
Это моя 2 попытка и уже есть неплохой результат! Буду мучать дальше!🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥33👍146👎2
Нашёл вполне нормальный бизнес-кейс AI-агента.

Не «агент заменил отдел продаж», не «заработал миллион во сне», а обычная понятная рутина, за которую реально можно платить.

Человек продаёт виниловые пластинки. Он фотографирует альбом спереди и сзади, кладёт рядом рукописный инвентарный номер и оценку состояния.

Дальше агент берёт эту входящую информацию и делает работу, которую руками делать муторно: ищет релиз в Discogs, смотрит проданные аналоги на Discogs и eBay, предлагает цену, обрезает фотографии и готовит карточку товара.

Потом всё попадает в очередь на проверку. Там человек видит фото, ссылки на похожие продажи, предложенную цену и черновик объявления.

И вот это мне нравится больше всего: человек может поправить текст или просто нажать approve. После этого объявление уходит в публикацию.

Для меня это и есть нормальная агентная автоматизация.

Не «убрать человека из процесса», а довести рутину до хорошего черновика с доказательствами и оставить человеку решение.

Такая же логика легко переносится почти куда угодно: товары, услуги, документы, контент, заявки, лиды, CRM, поддержка. Просто агент забирает кусок скучной работы и превращает её в управляемый конвейер.

Ссылка:
https://old.reddit.com/r/hermesagent/comments/1u4ay0a/pushing_the_limits_of_hermes_agent_what_are_your/

#AIагенты #Автоматизация #БизнесАвтоматизация #AgentOps #HermesAgent #SprutAI
1👍2716🔥7💯4🫡2
Нашёл кейс по Hermes Agent у компании, которая обслуживает бассейны. У них 450+ бассейнов в базе и 400+ обслуживаний в неделю. Менеджер маршрутов/QC подключил Hermes к своим таблицам, сервисным отчётам, аналитике и Telegram/Slack.

И что получилось?

Утром Hermes собирает ops-brief: сколько маршрутов, где странные отклонения, какие фильтры пора чистить, где могут быть проблемы по сервису. Это экономит 10–20 минут каждый день.

Но сильнее другое. Hermes смотрит живые отчёты техников и ловит ошибки, пока маршрут ещё идёт: странные химические показатели, пропущенные действия, отчёты, которые не бьются с историей бассейна, подозрения на утечки, проблемы конкретного техника.

Поймать такую ошибку в 13:30 - это совсем не то же самое, что увидеть её вечером после жалобы клиента.

Отдельно понравился кусок про онбординг новых клиентов. Раньше автор тратил около 2 часов в воскресенье, чтобы раскидать новых клиентов по маршрутам. Сейчас батчит это из Telegram примерно за 18 минут: Hermes проверяет географию, нагрузку техников и аккуратно собирает маршрут.

Вот здесь и начинается правильная агентская операционка.

Сначала человек построил каркас правды: таблицы, правила, QC-критерии, историю обслуживания, аналитику. И только потом дал агенту доступы. Не «думай вообще за меня», а «смотри живые события по моим правилам и буди меня, когда что-то не так».

Агент становится полезным когда он встраивается в скучную, повторяемую, денежную рутину.

Источник: Reddit, r/hermesagent, пост от 14 Jun 2026
https://old.reddit.com/r/hermesagent/comments/1u5dtuh/personal_hermes_use_case_for_a_pool_service/

#HermesAgent #AIагенты #AIAgents #AgentOps #AIоперационка #Автоматизация #БизнесАвтоматизация #GoogleSheets #Операционка #SprutAI
🔥3213👍12
Друзья, начал потихоньку выкладывать в AI ОПЕРАЦИОНКУ свои агентские наработки.
Рабочие файлы под конкретные роли: главный агент, методолог, дизайнер, маркетолог, психолог, бизнес-аналитик и так далее.
Вот такая маленькая банда у меня теперь собирается )))
Каждый агент идёт в MD-формате: с ролью, задачами, правилами работы, ограничениями, логикой проверки результата и описанием, как это можно использовать.

Можно ставить как skill.
Можно адаптировать под полноценного агента.
Можно просто разобрать и забрать себе подход к архитектуре.

Я сейчас каждый день формирую по одному-два таких файла и выкладываю их в Ai ОПЕРАЦИОНКУ. Это те агенты и роли, которые я сам использую в своей системе, а не «теоретическая подборка из интернета».
И да, страшное дело - вход туда платный. Целых €10.
Понимаю, сейчас кто-то уже набрал воздух: «опять про платный канал!»
Товарищи, всё верно. Я решил обогатиться на вас по-крупному - выкладываю свои рабочие файлы, схемы, разборы и агентские заготовки примерно за цену килограмма говядины😁 )))

Кому интересно собрать свою агентскую операционку не с нуля - заходите ️AI ОПЕРАЦИОНКА
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍22🔥97😁1💯1
Сегодня в r/hermesagent увидел очень правильную боль.
Человек месяц пользуется Hermes и понял, что ему не нужно, чтобы агент просто «запоминал факты». Ему нужно, чтобы агент помнил правила работы: стиль письма, логику объяснения, что считать важным, как раскладывать мысль.

И вот тут многие путаются.

Память агента - это не место, куда надо складывать всё подряд. Если туда летят факты, старые решения, стиль, правила, куски переписок и личные привычки, через какое-то время агент начинает не помогать, а тащить за собой старый мусор.

У себя я это сейчас развожу по полкам:
-Голос и стиль - в Voice Pack.
-Правила работы - в skills и AGENTS.md.
-Источники правды - в wiki/source cards.
-Повторяемые процедуры - в отдельные MD-файлы.
-А в память - только короткие устойчивые вещи, которые реально нужны между сессиями.

Это и есть разница между «агент что-то помнит» и «агент работает в нормальном контуре».
Если хотите прокачать своего агента, я бы начинал не с вопроса «как сделать память больше».
Я бы спросил иначе:
что агент должен помнить как факт, что как правило, что как процедуру, а что вообще не надо сохранять?
Вот после этого память перестаёт быть складом и становится частью операционки.
👍17💯102😁2👌2🤝1
Я собрал новый GitHub-kit для Hermes.

Суть простая: он помогает превратить мутную задачу для агента в нормальный рабочий цикл.

Например, вы хотите: "каждое утро делай мне бриф".

В чате это выглядит как обычный запрос. Но если агент должен делать это каждый день, одного запроса уже мало.

Надо заранее понять:

- что его запускает;
- откуда он берёт данные;
- куда ему можно ходить;
- куда нельзя;
- где нужен мой approval;
- как проверить результат;
- где потом посмотреть, что он реально сделал.

Вот для этого я и собрал Agent Loop Engineering Kit.

Он не заменяет Hermes и не запускает задачи за вас.

Это набор файлов и CLI для подготовки: описать цикл работы агента, проверить его, сделать dry-run и получить нормальный receipt.

Внутри есть:

- loop spec;
- схемы;
- шаблоны;
- safety gates;
- risk classes;
- privacy scan;
- dry-run;
- receipt;
- CLI hermes-loop.

То есть сначала мы не запускаем агента в cron и не даём ему свободу. Сначала описываем правила игры.

Что он видит. Что может трогать. Что должен вернуть. Где остановиться. Как проверить результат, а не верить слову "готово".

Проверил локально: 22 теста прошли, privacy scan чистый, нормальные примеры валидируются, плохой пример специально падает на safety gate, dry-run по daily briefing создаёт читаемый receipt.

Мне эта штука нужна для задач, которые должны повторяться: ежедневные брифы, ресёрч, диагностика, обслуживание репозитория, coding-fix loop, watchlist по источникам.

Если совсем коротко: хороший промпт тут не спасает.

Перед автоматизацией нужен понятный цикл, иначе легко получить чёрный ящик, который жрёт токены, что-то делает и потом пишет "готово".

Сначала цикл. Потом проверка. Потом dry-run. Потом receipt. И только после этого можно думать про cron, webhook, Kanban или GitHub automation.

GitHub:
https://github.com/AlekseiUL/agent-loop-engineering-kit

Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ

#HermesAgent #AIагенты #AIAgents #AgentOps #LoopEngineering #AIОперационка #SprutAI #Автоматизация #GitHub #Нейросети
👍17🔥822👏2
В AI ОПЕРАЦИОНКЕ я делюсь тем, что использую сам, в частности своими агентами. Каждый день выкладываю кого-то новенького.
Эти голубчики тоже уже там😉

Спасибо всем, кто вступает за поддержку🙏
Ценник, как и прежде, не задираю и стараюсь дать максимум пользы!

#HermesAgent #AIагенты #AIAgents #AgentOps #AIОперационка
12🔥5🙏3
В прошлом воскресном эфире я собрал себе отдельного SMM-специалиста.

Изначально задача была простая: я даю мысль, ссылку, голосовое или кусок материала, а агент помогает превратить это в нормальный пост в моём стиле. Чтобы текст звучал как мой, а не как нейросетевая имитация.

После эфира я всю неделю его докручивал.

Сейчас у него появился рабочий порядок. Он не должен сразу бежать в финальный текст. Сначала он разбирает задачу: что я хочу сказать, кому, зачем, какая здесь главная мысль, какой есть источник или факт, где нельзя фантазировать, куда должен вести пост.

Потом он выбирает площадку.

Telegram требует один ритм. Habr - другой. Reddit - другой. VK, VC, Threads, X, Instagram, YouTube - везде свои правила, длина, заход, уровень объяснения и формат результата.

Дальше он пишет черновик в моём голосе. Смотрит, не ушёл ли в инфобиз, не придумал ли факты, не сделал ли из живой мысли методичку, не добавил ли гладкие фразы, от которых сразу видно нейросетевой текст.

Отдельно я сильно докрутил чистку от нейронщины. Собрал цепочку проверок: Voice Pack, запрещённые фразы, замены, humanizer, RuText, style-lint, ручной read-aloud.

И самым последним стоит выпускающий редактор.

Он проверяет финальный текст перед выдачей: смысл совпал, голос мой, формат площадки выдержан, факты не придуманы, риски не замазаны, лишнее не утекло, проверка на нейронщину пройдена. Если что-то не проходит, он разворачивает текст обратно на правку.

Для меня это важная часть AI-операционки. В SMM-контуре появился нормальный маршрут работы: мысль, источник, угол, площадка, голос, чистка, проверка, выпускающий редактор.

Сейчас я всё больше собираю набор профильных агентов. У каждого своя роль, своя память, свои правила, свои инструменты и свой критерий готовности.

SMM-специалист как раз из таких. Он будет писать Telegram-посты, статьи, адаптации под Habr, Reddit, VK, VC, Threads, X и другие площадки. А я буду его дальше докручивать на реальных задачах.

Больше пользы и сама архитектура агента в AI ОПЕРАЦИОНКЕ

#SprutAI #AIОперационка #AIагенты #SMM #Telegram #AgentOps #нейросети
👍15🔥31
Привет друзья! Поговорим сегодня о теме, которая, возможно, в нынешних реалиях будет полезной.
Я 4 года в эмиграции, и скорее всего, не в последний раз.
Поэтому ,буду готовиться вместе со своей агентской системой и показывать что придумываю онлайн.
Начало в 19:00 по Москве , 20:00 по Тбилиси и 13:00 по Монтевидео!😁
https://youtu.be/dlH_PuNg0aM
🔥1233🙏2🤨2👍1😁1
Собрал вводный материал по Codex для тех, кто только начинает разбираться.

Не курс🤢 и не интенсив🤢!

Спокойное пособие про рабочую логику Codex: где его запускать, как ставить задачу, как не потерять контроль над правками, как проверять результат и где заранее поставить границы доступа.

Я специально сделал материал без лишней технической плотности, чтобы человек сначала понял рабочий порядок: как давать Codex задачу, как читать план, как проверять diff и где вовремя остановиться.

Главы:

Глава 01 - Что такое Codex

Глава 02 - Первый безопасный запуск Codex

Глава 03 - Git и рабочая папка

Глава 04 - AGENTS.md

Глава 05 - Как ставить задачу Codex

Глава 06 - План до правок

Глава 07 - Безопасный цикл реализации

Глава 08 - Debugging с Codex

Глава 09 - Refactor, docs и spec work

Глава 10 - Review, PR и GitHub workflow

Глава 11 - Local, cloud, permissions, network и secrets

Глава 12 - Как держать Codex-практику актуальной

В AI ОПЕРАЦИОНКЕ Больше материалов для изучения, которые я готовлю для себя и делюсь:
Контекстная инженерия (в полном объеме)
-Техподдержка (обученный агент 24/7 по всем вопросам архитектуры, настройке, созданию агентов и не только) + я в доступе.
-Готовая архитектура всех моих агентов
-Полезные фишки взаимодействия и настройки агентов
-HARNESS (начал выкладывать материалы по мере своего освоения)
-Codex (более прикладной материал буду формировать на канале)
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ!👍

#Codex #контекстнаяинженерия #AIагенты #AIOперационка #нейросети
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥258👍6🙏1🕊1🤝1
Все знаем, сколько сейчас вокруг агента скапливается всего: куча MD-файлов с инструкциями, скиллами, правилами, памятью, описанием роли, примерами, прошлыми решениями. Плюс базы данных, документы и другие источники.

И всё это хочется сразу загрузить ему в контекст. Типа чем больше информации он получит, тем лучше поймёт задачу.

Но я уже много раз говорил: если контекст у агента огромный, он не будет нормально следовать всему, что туда положили. Часть инструкций потеряется, важное смешается с мусором, внимание расползётся.

Поэтому сейчас я использую RLM во всех своих агентах.

Агент не загружает себе в контекст всё подряд. Он сначала понимает мой запрос, потом точечно находит именно те инструкции, файлы, скиллы, данные и прошлые решения, которые нужны ему сейчас.

В итоге в основной контекст попадает не вся свалка, которую мы накопили вокруг агента, а только важная информация для конкретной задачи.

И сейчас мои агенты гораздо лучше понимают запросы и дают более качественные ответы. Не потому, что у них стало больше контекста. А потому, что они научились брать из него только нужное.

Вот именно эту проблему и решает RLM. Очень советую изучить и попробовать.⬇️⬇️⬇️

https://github.com/alexzhang13/rlm
https://github.com/viplismism/rlm-cli

#RLM #AIAgents #ContextEngineering
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🔥72🤝1
Я очень ждал от Openai Мини компаньона, а они первым устройством выпускают мини клавиатуру для Codex.
Ну хоть что-то!😁

https://openai.com/ru-RU/supply/co-lab/work-louder/
😁14🔥7👍5🐳1
Forwarded from ⚙️ AI ОПЕРАЦИОНКА
В Hermes уже есть нормальный встроенный Kanban: можно создать карточку, назначить исполнителя, запустить worker-а и получить результат. Для простых задач такого уровня хватает.

Но когда я начал гонять через Kanban серьёзные процессы, стало видно, чего мне не хватает.

Стоковый Kanban отвечает на вопрос:

«Какая задача у кого сейчас лежит?»

А мне нужно было, чтобы система отвечала ещё на другие вопросы:

- кто владеет всей задачей целиком;
- какой агент делает конкретный кусок;
- что агенту можно читать и трогать;
- куда ему нельзя лезть;
- что считается готовым результатом;
- кто проверяет, что за словами есть реальный результат;
- кто доставляет файл или отчёт человеку;
- что потом сохраняется в wiki, skill, report или memory.

Потому что в реальной работе проблема обычно не в самой карточке.

Проблема в другом.

Один агент что-то сделал, второй не понял контекст. Файл появился локально, но человек его не получил. Worker написал «готово», но никто не проверил файл. Зависимость между задачами написали словами, а не связали карточки между собой. Опыт после задачи случайно утащили в память, хотя это был просто временный progress.

Я собрал для себя дополнительный слой поверх обычного Kanban.

В файле есть простая логика:

- у каждой серьёзной задачи должен быть владелец потока;
- карточка должна быть не просьбой, а контрактом;
- в карточке должны быть границы: что можно, что нельзя, какие источники разрешены;
- зависимости между карточками должны быть настоящими, а не текстом в описании;
- worker должен выполнить задачу и проверить результат;
- файл на диске не считается завершением, пока он не доставлен человеку;
- для долгих задач нужен monitor, heartbeat или понятный способ проверить прогресс;
- после завершения нужно решить, куда идёт опыт: в Kanban, report, wiki, skill или memory.

Отдельно я прописал роли.

Есть orchestrator - он держит общий поток.
Есть dispatcher - запускает нужных исполнителей.
Есть worker - делает конкретный кусок.
Есть reviewer - проверяет результат.
Есть delivery owner - доставляет финальный файл или отчёт человеку.
Есть monitor - следит, чтобы длинная работа не зависла молча.

Это звучит чуть формально, но на практике очень сильно разгружает голову.

Я перестаю держать всё в чате и памяти. Система сама показывает, где задача, кто за неё отвечает, что уже проверено, что ещё ждёт, где нужен человек и почему нельзя считать работу завершённой.

Для меня главное правило такое:

модельный ответ - это ещё не работа;
чат - это ещё не доставка;
локальный файл - это ещё не завершение;
отчёт worker-а - это ещё не proof.

Работа начинается там, где у задачи есть владелец, границы, зависимости, проверка, доставка и receipt.

Такой слой я и оформил в отдельный MD-файл.

Его можно забрать как основу и переделать под свою систему: положить в AGENT.md, превратить в skill или использовать как чеклист для настройки своей agent board.

Файл ➡️ КАНБАН
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥217🤝4👍3👏1🙏1
Я обновил Hermes до версии 0.19.0. Вот что изменилось на практике.

Что стало лучше

1. Ответ сложнее потерять

Hermes записывает, что и куда он отправляет. Если gateway упал во время отправки, система может повторить попытку. Для длинных задач это полезная вещь: работа закончена, и итог должен дойти.

2. Видно работу дочерних агентов

Раньше подзадача могла долго выполняться в фоне, а я видел только результат. Сейчас можно открыть журнал и посмотреть, что делает агент, какие инструменты запускает и что получает.

3. Kanban стал удобнее

Результаты завершённых карточек лучше видны. К карточкам можно прикладывать файлы. Стало проще пройти путь от задачи до готового результата.

4. Первый ответ появляется быстрее

По тестам разработчиков время сократилось примерно с 4,3 до 0,9 секунды. Речь только о начале ответа. На скорость всей задачи влияют модель, инструменты, сеть и проверки.

5. Стало безопаснее

Обычные действия проходят без лишних остановок. Для опасных действий Hermes просит подтверждение. Также усилили защиту файлов, медиа, ключей и дочерних процессов.

6. Добавили новые возможности

Появились режим для нескольких профилей в одном gateway, подключение Bitwarden и 1Password, новые модели и функции для работы с архивом сессий.

Что пока не идеально

Hermes снижает риск потери ответа, но иногда сообщение может прийти повторно.

Режим нескольких профилей у нас пока выключен. Bitwarden и 1Password тоже нужно отдельно устанавливать и настраивать.

Наличие новой модели в списке ещё не даёт к ней доступ. Нужны ключи, права аккаунта и настройка профиля.

Журналы дочерних агентов удобны для коротких задач. Долгую работу с несколькими исполнителями мы по-прежнему ведём через Kanban.

Мы не роняли рабочий gateway специально и не замеряли скорость до и после обновления на одинаковых задачах. Поэтому здесь только то, что действительно проверено или указано разработчиками.

Мне обновление нравится. В Hermes стало проще следить за работой агентов, получать результаты и понимать, где что происходит. Наша система сейчас работает заметно лучше.

Релиз 0.19.0:
https://github.com/NousResearch/hermes-agent/releases/tag/v2026.7.20
🔥12👍74