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
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
Reddit
From the hermesagent community on Reddit
Explore this post and more from the hermesagent community
🔥32❤13👍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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍22🔥9⚡7😁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.
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.
Reddit
From the hermesagent community on Reddit
Explore this post and more from the hermesagent community
👍17💯10❤2😁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
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
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🔥8❤2⚡2👏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
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
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🔥3❤1
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
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
YouTube
Агентская система Hermes для эмиграции: документы, деньги, язык и общий план
На стриме покажу проект по переезду внутри агентской системы.
Переезд - это сразу несколько направлений: документы, сроки, деньги, жильё, язык, юридические вопросы, бытовые решения, список дел до выезда и после приезда.
Если всё повесить на одного агента…
Переезд - это сразу несколько направлений: документы, сроки, деньги, жильё, язык, юридические вопросы, бытовые решения, список дел до выезда и после приезда.
Если всё повесить на одного агента…
🔥12⚡3❤3🙏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!👍
Не курс
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 #нейросетиPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥25❤8👍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
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
GitHub
GitHub - alexzhang13/rlm: General plug-and-play inference library for Recursive Language Models (RLMs), supporting various sandboxes.
General plug-and-play inference library for Recursive Language Models (RLMs), supporting various sandboxes. - alexzhang13/rlm
👍11🔥7❤2🤝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/
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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥21❤7🤝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
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
🔥13👍7❤4