Создал свой reddit, там будут посты на английском по той же теме. Но будет больше специфики мировой и многие темы будут выходить раньше, чем тут 😎
Подключайтесь 👉 https://www.reddit.com/r/AIGENTTO/ 🤖
Подключайтесь 👉 https://www.reddit.com/r/AIGENTTO/ 🤖
Reddit
r/AIGENTTO
Agentic AI topics. Post about your experience with agentic AI. Complex agentic systems. Agentic AI frameworks. This includes complex RAG deployments with agents.
Отказ в гранте ФСИ
То, что мы сейчас делаем, — это в чистом виде НИОКР. Мы разрабатываем новый подход в Agentic AI — работу роев агентов без оркестрации и качественное извлечение знаний из источников.
Для решения второй проблемы были созданы ChunkTester (подбор чанкования для RAG и авто-тестирование RAG систем) и Clusteroid (поиск кластеров знаний в разрозненных документах компаний).
С этими темами мы и подавались на грант, НО когда спустя 4 месяца дело дошло до защиты - это уже было сделано 🤷
И мы пошли дальше в следующий качественный скачок по извлечению знаний и в разработку фреймворков для роевых интеллектов. И тему на защите поменяли.
И не смотря на то что мы такие молодцы сделали за 4 месяца то про что говорили в заявке, предложить продолжение темы было ошибкой.
Надо понимать что грант выдает государство, плюс в том что это бесплатные инвестиции, минус в том что к этому подходить надо как к сдаче реферата или диплома - выбрал тему будь любезен напиши X страниц по выбранной теме.
Ошибка полностью моя - я думал мое глубокое знание вопроса и харизма убедит борду защиты, НО тема формально другая = отказ 😎
В следующий раз будем умнее 🧠 А пока продолжаем разрабокту на свои 💵
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
То, что мы сейчас делаем, — это в чистом виде НИОКР. Мы разрабатываем новый подход в Agentic AI — работу роев агентов без оркестрации и качественное извлечение знаний из источников.
Для решения второй проблемы были созданы ChunkTester (подбор чанкования для RAG и авто-тестирование RAG систем) и Clusteroid (поиск кластеров знаний в разрозненных документах компаний).
С этими темами мы и подавались на грант, НО когда спустя 4 месяца дело дошло до защиты - это уже было сделано 🤷
И мы пошли дальше в следующий качественный скачок по извлечению знаний и в разработку фреймворков для роевых интеллектов. И тему на защите поменяли.
И не смотря на то что мы такие молодцы сделали за 4 месяца то про что говорили в заявке, предложить продолжение темы было ошибкой.
Надо понимать что грант выдает государство, плюс в том что это бесплатные инвестиции, минус в том что к этому подходить надо как к сдаче реферата или диплома - выбрал тему будь любезен напиши X страниц по выбранной теме.
Ошибка полностью моя - я думал мое глубокое знание вопроса и харизма убедит борду защиты, НО тема формально другая = отказ 😎
В следующий раз будем умнее 🧠 А пока продолжаем разрабокту на свои 💵
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
GitHub
GitHub - alx1379/ChunkTester: RAG ChunkTester is a framework for automated testing of Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems.
RAG ChunkTester is a framework for automated testing of Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. - alx1379/ChunkTester
❤4👍3
Генеративные сети слишком оптимистичны
Ещё один большой косяк всех LLM — это их попытка генерировать ответ на любой запрос. Например, ведём разговор с LLM об автомобилях, и тут случайно копируем туда что-то про совсем другую тему. Оно начинает отвечать, пытаясь притянуть нерелевантный запрос за уши.
А по сути, просто должна спросить — ЧЕ? 🤨
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Ещё один большой косяк всех LLM — это их попытка генерировать ответ на любой запрос. Например, ведём разговор с LLM об автомобилях, и тут случайно копируем туда что-то про совсем другую тему. Оно начинает отвечать, пытаясь притянуть нерелевантный запрос за уши.
А по сути, просто должна спросить — ЧЕ? 🤨
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
💯8
Как работает наш новый протокол BlackBoard для Agentic AI?
Для простоты добавлены два rag-agent (один по адаптации сотрудников, другой по юридическим вопросам). Агент user-agent читает все ответы агентов и составляет ответ для пользователя. Это позволяет избежать стадии роутинга (нет задержки) и получить информацию от всех вовлечённых агентов.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Для простоты добавлены два rag-agent (один по адаптации сотрудников, другой по юридическим вопросам). Агент user-agent читает все ответы агентов и составляет ответ для пользователя. Это позволяет избежать стадии роутинга (нет задержки) и получить информацию от всех вовлечённых агентов.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Можно включить режим принятия решения агентами в нашем протоколе BlackBoard
Несмотря на то, что агенты хорошо справляются с шумом на BlackBoard и способны фильтровать то, что относится именно к ним, бывает полезно заставить агентов думать прежде, чем отвечать. Для этого включаем режим принятия решения на основании контекста переписки о том, участвовать или нет. Как видим, adaptation-agent понял, что вопрос к его теме не относится, и не стал засорять эфир.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Несмотря на то, что агенты хорошо справляются с шумом на BlackBoard и способны фильтровать то, что относится именно к ним, бывает полезно заставить агентов думать прежде, чем отвечать. Для этого включаем режим принятия решения на основании контекста переписки о том, участвовать или нет. Как видим, adaptation-agent понял, что вопрос к его теме не относится, и не стал засорять эфир.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
👍2
Другой агент уже работает над задачей
Переводим наш Blackboard-механизм для общения агентов на параллельный запуск всех агентов 😱
Я думал, всё сломается, но стало даже лучше — вот агент понял, что другой агент уже работает над задачей и принял решение не участвовать 🔥
Перспектива масштабирования нашего подхода становится ещё лучше 🚀
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Переводим наш Blackboard-механизм для общения агентов на параллельный запуск всех агентов 😱
Я думал, всё сломается, но стало даже лучше — вот агент понял, что другой агент уже работает над задачей и принял решение не участвовать 🔥
Перспектива масштабирования нашего подхода становится ещё лучше 🚀
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Агенты сами просят других агентов помочь, если нужно
Здесь три агента — один пишет статью по теме, другой редактирует согласно политикам редакции, третий проверяет грамматику. Никто не объединял этих агентов в цепочку, они просто сами просят друг друга помочь.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Здесь три агента — один пишет статью по теме, другой редактирует согласно политикам редакции, третий проверяет грамматику. Никто не объединял этих агентов в цепочку, они просто сами просят друг друга помочь.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Будет еще много типов агентов на BlackBoard
На BlackBoard можно создать любое количество и любые типы агентов.
В планах добавить:
🕷️ spider-agent — для поиска в интернете
🧭 lead-agent — для координации микро-роев агентов
🔌 API-agent — для доступа к внешним API
🗃️ sql-agent — для доступа к БД
💬 stream-user-agent — для стриминга ответа пользователю
🧠 memory-agent — для памяти всех переписок
🧩 control-agent — для контроля выполнения мета-задач
🛡️ security-agent — для контроля безопасности переписки агентов
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
На BlackBoard можно создать любое количество и любые типы агентов.
В планах добавить:
🕷️ spider-agent — для поиска в интернете
🧭 lead-agent — для координации микро-роев агентов
🔌 API-agent — для доступа к внешним API
🗃️ sql-agent — для доступа к БД
💬 stream-user-agent — для стриминга ответа пользователю
🧠 memory-agent — для памяти всех переписок
🧩 control-agent — для контроля выполнения мета-задач
🛡️ security-agent — для контроля безопасности переписки агентов
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Мета рои агентов
На BlackBoard агенты, которые живут на одной борде, являются роем, агенты внутри борды, объединённые одной задачей, являются микро-роем (координируют сами либо при помощи lead-agent), а вот набор досок, объединённых в мета-чат с помощью user-agent каждой борды, является мета-роем.
Таким образом происходит разделение на 3 уровня, позволяющее очень гибко выстраивать сложные схемы координации агентов. Никакого жёсткого каркаса и связей агентов при этом нет, что позволяет получать результаты уровня человека — наборы микро-, макро- и мета-роев будут сами подстраиваться под входящие задачи.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
На BlackBoard агенты, которые живут на одной борде, являются роем, агенты внутри борды, объединённые одной задачей, являются микро-роем (координируют сами либо при помощи lead-agent), а вот набор досок, объединённых в мета-чат с помощью user-agent каждой борды, является мета-роем.
Таким образом происходит разделение на 3 уровня, позволяющее очень гибко выстраивать сложные схемы координации агентов. Никакого жёсткого каркаса и связей агентов при этом нет, что позволяет получать результаты уровня человека — наборы микро-, макро- и мета-роев будут сами подстраиваться под входящие задачи.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
BlackBoard Darwin version
После внедрения простой версии BlackBoard с функционалом, описанным ранее, будет делаться версия Darwin, где все агенты будут эволюционировать от задачи к задаче. Агенты, плохо выполняющие задачу, не будут отбираться в следующее поколение. Хорошо выполняющие будут отбираться, затем crossover и мутация.
Наша цель — сделать действительно независимую саморазвивающуюся систему агентов, устойчивую к шуму и не ограниченную узкими протоколами (fail-tolerant system). Создаваемые рои агентов BlackBoard должны будут обойти человека в выполнении задач и адаптации к новым правилам и задачам.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
После внедрения простой версии BlackBoard с функционалом, описанным ранее, будет делаться версия Darwin, где все агенты будут эволюционировать от задачи к задаче. Агенты, плохо выполняющие задачу, не будут отбираться в следующее поколение. Хорошо выполняющие будут отбираться, затем crossover и мутация.
Наша цель — сделать действительно независимую саморазвивающуюся систему агентов, устойчивую к шуму и не ограниченную узкими протоколами (fail-tolerant system). Создаваемые рои агентов BlackBoard должны будут обойти человека в выполнении задач и адаптации к новым правилам и задачам.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
🔥3