Привет, друзья! В июне в SF проходило событие AI Engineer World's Fair v2 (2025). Это главное ежегодное событие, посвященное практической разработке AI-систем.

В этом году там собралось больше 3000 участников, состав традиционно примечателен: большие лаборатории с собственными моделями (OpenAI, Anthropic, DeepMind, Cohere), облачные системы + Big Tech (AWS, Google DeepMind, Microsoft Azure), стартапы (LangChain, LlamaIndex, Mistral, Together.ai), CTO/VP AI из Fortune 500 (BlackRock, Bloomberg, Walmart Labs), академическое сообщество (Cornell Tech, Stanford HAI) и инвесторы (Conviction Capital, a16z, Sequoia).

Было очень много полезных и интересных докладов, которые касались агентов, MCP, RAG, голосового синтеза, работы с инфраструктурой, безопасностью и архитектурой, пришлось поменять планы на выходные, чтобы всё изучить. И темы, и спикеры просто потрясающие.

Вот тут лежит полный плейлист с выступлениями, рекомендую всем и каждому подробнейшим образом его просмотреть, выделить для себя необходимые лекции и потратить время на погружение.

Для тех, кто не имеет доступа к YouTube или хочет посмотреть всё на рыбалке без интернета — вот практически полный плейлист в Яндекс.Диск (аларм, ~48Gb).

Обратите внимание, что почти каждый автор / компания имеет свой репозиторий на GitHub, там всегда глубокое погружение в тему, если вам понравится видео выступления.

Вот один из таких: https://github.com/humanlayer/12-factor-agents, это https://x.com/dexhorthy/ из HumanLayer рассказывает о двенадцати принципах для построения успешных агентов. Отличное видео и репо.

Поделитесь этим постом со всеми, кому желаете добра, развития и сингулярности :-)

Хэппи Thursday, эврибади! @aiwizards

Привет, друзья! Вчера вечерком OpenAI выкатили ChatGPT Agent. Это продукт, который заключает в себе возможности и Operator (автономный браузинг для выполнения задачи), и DeepResearch (глубокое исследование вопроса по различным источникам).

Я вчера сделал несколько тестов и, честно скажу, работает довольно неплохо, хотя я просто поскреб поверхность.

Сам продукт работает в веб-интерфейсе и включает в себя браузер, терминал для выполнения кода, возможность интеграции с различными API и использование инструментов.

Также интересно, что установленный продукт в форм-факторе приложения сможет использовать ресурсы локальной машины со всеми вытекающими — поиск по файлам, выполнение команд, управление приложениями.

Давно ожидаемая модель «программист в кармане» становится все ближе и ближе: достаточно просто посмотреть на арсенал средств, которым обладают OpenAI и похожие компании, чтобы примерно представить будущее развитие.

Вообще все, что происходит сейчас в мире AI с точки зрения развития продуктов и мгновенного изменения расстановки сил, напоминает мне сцену из советского мультфильма «В синем море, в белой пене…». Примечательно, что мультфильм 1984 года, видимо, случилось «синхронисити» с Оруэллом.

Там есть сцена, где морские обитатели разных форм, размеров и назначений, беспощадно друг друга едят в на фоне падающих на дно изумрудов и рубинов. Что-то ребята знали про будущее…

Похоже, что вчера хвосты откусили двум рыбкам по имени Manus AI и Genspark Super Agent.

Болеем за все команды, хорошей пятницы @aiwizards

p.s. На картинке к посту OpenAI сам визуализировал идею «Что такое «ChatGPT Agent», по-моему, они собираются и дальше действовать агрессивно.

Привет, друзья, анонс! Не хочу никого расстраивать, но следующая пятница — это 1 августа, а значит нужно набирать обороты, чтобы врываться в солнечный сентябрь.

По этому поводу я возвращаюсь к проведению интенсивов и начну с базового курса по Агентам. В отличие от предыдущих 2,5-недельных интенсивов по n8n и Flowise, это будет курс на четыре недели из восьми занятий, где мы разберём всё, начиная от основ, заканчивая выкатыванием готовых агентов в production. Выдам базу, в общем.

Что важно упомянуть: для участия в курсе требуется базовая подготовка в алгоритмах и Python. Совсем нулевых знаний будет недостаточно, можно поплыть уже на втором занятии, поэтому адекватно оцените свои возможности, прежде чем подавать заявку.

Рассмотрим / будем использовать: Pydantic AI, LangChain/LangGraph, n8n, Flowise, CrewAI, Zep, Mem0, Letta (MemGPT), Qdrant, Weaviate, Pinecone, LangSmith, LangFuse, Pуdantic Logfire, Redis, PostgreSQL, Docker.

На этот раз два нововведения: 1) отдельные билеты для юрлиц, 2) доступен сплит от Яндекса, поэтому можно оплатить участие в рассрочку.

Подробная программа курса тут, билеты тут, увидимся, друзья!

Привет, друзья! Как некоторые из вас знают, я постоянно занимаюсь поиском и исследованием новых продуктов в AI.

Сегодня хочу рассказать про одну очень многообещающую на мой взгляд историю, которая называется Kestra (от Orchestra).

Если кратко, то Kestra — это оркестратор Workflow, такой же по своей сути, как и n8n, но с прицелом в Enterprise.

Продукт Open Source, описывает процессы декларативно с использованием YAML. Примечательно, что бизнес-логику можно писать практически на любых языках, что сильно снижает порог входа для специалистов, использующих не только Javascript / Python.

С одной стороны это хорошо, а с другой требует бОльшего понимания концепции оркестратора, YAML и подходов DevOps для развертывания.

В сравнении с n8n, Kestra из коробки заточена под кластеризацию, версионирование Workflow, работу с большими объёмами данных и высокую надёжность.

Для тех моих читателей, кто связывает свое будущее с автоматизацией, уже разобрались в n8n и научился его использовать, Kestra — это следующий возможный шаг в профессиональном развитии.

Комьюнити пока небольшое, на GitHub 20K звёзд, моё чутьё подсказывает, что это будущая звёздочка в Enterprise автоматизации.

На следующей неделе будет нейросетевая пятиминутка про Kestra, hold on!

Хэппи Thursday, эврибади!

Привет, друзья! Случилось замечательное. У n8n вышло новое обновление, где появилась возможность использовать одних агентов в виде инструментов (tools) у других агентов.

Как знают те, кто практикует создание агентных систем в n8n, инструменты и вложенные в workflow всегда были головной болью, которые с одной стороны позволяли добавить структуру, а с другой существенно уменьшали читаемость и добавляли хаос.

Позволю себе предположить, что теперь мультиагентную систему можно будет разместить на одном Canvas и визуально контролировать её поведение и настройки.

Примечательно, что системная инструкция агента может также являться переменной и быть изменяемой, теперь можно гораздо проще создавать мультиагентные системы по-настоящему динамическими (раньше тоже было можно, но с бубном).

В дополнение хочу сказать, что n8n настолько круто развивается, что часто разрывает на части от восторга.

Обновление вчерашнее, идём тестить и переосмысливать старые наработки :)

Привет, друзья! Вот очень интересная страница под названием 500 AI Agents Projects.

Это коллекция вариантов использования AI-агентов в различных отраслях, начиная от здравоохранения, заканчивая игровой индустрией.

Сюда можно прийти для того, чтобы поискать вдохновение, поисследовать текущие, может быть, не очень очевидные примеры применения или просто подыскать что-то для своей отрасли.

Агенты разбиты на категории и можно довольно удобно найти что-то, что интересует именно сейчас.

Примечательно, что вся коллекция снабжена описанием и ссылками на реализацию.

Вдохновляемся тут: https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects

p.s. Часть примеров из этой коллекции я взял для своего курса в запиненном посте.

Привет, друзья! Наконец-то на сцену вышел инструмент для автоматизации процессов от Google. Называется — Opal и пока работает в экспериментальном режиме (Beta).

В чём примечательность: можно описать естественным языком что ты хочешь получить в виде результата и увидеть сгенерированный workflow, который по шагам придёт к этому результату (разумеется, workflow можно корректировать или вовсе писать с нуля).

Отмечу, что в арсенале Opal все инструменты Google, начиная от моделей Gemini, заканчивая генератором видео Veo и AudioLM.

Как-то недавно мы с ребятами ставили эксперимент по автоматическому созданию видео по сюжетам популярных анекдотов, там в качестве оркестратора выступал n8n, а теперь можно то же самое повторить, используя Opal от Google, что в разы удобнее и быстрее.

У ребят есть библиотека готовых примеров, можно брать их за основу и «дотюнивать» до нужного.

Пробуем тут: https://opal.withgoogle.com/, поскольку инструмент в Beta, вам нужно «быть» в US.

p.s. Сделал воркфлоу для создания мотивирующих слоганов для GenZ, вот один из них: «Короче, пацаны и девчонки, не сдаваться — это наш главный вайб!». Плюсую.

Нейроавгуст, друзья! Напомню, что Сэм обещал GPT 5 ;-)

Вы знаете, оглядываясь назад, я обнаружил себя в окружении четырех LLM’ок, которые выполняют роли моих сотрудников на протяжении уже более полугода постоянно и без выходных.

У каждой сетки есть своя персоналия. Она хороша в чем-то, в чем другие отстают, я научился грязным манипуляциям для того, чтобы получить то, что я хочу быстрее и качественнее.

А ведь прошло всего два с лишним года с момента этой тихой революции и чем дальше я на всё это смотрю, тем острее понимаю, где будут следующие прорывные инновации.

Просто для размышлений: Шьям Санкар (CTO Palantir), Эндрю «Boz» Бозворт (CTO Meta*), Кевин Уэйл (CPO OpenAI) и Боб МакГрю (Thinking Machines, бывший CRO OpenAI) 13 июня 2025 г. приняли присягу в Пентагоне, получив погоны подполковников резерва в новом подразделении Detachment 201 — Executive Innovation Corps.

p.s. Пять раз подумайте, прежде чем обсуждать личные темы с любой из проприетарных сетей.

Привет, друзья! Вы знаете, я размышлял недавно и понял, что весь хайп, который сейчас стоит вокруг Ai-инструментов и появляющихся ежедневных «революций», никогда не закончится.

Теперь мы все будем жить в состоянии постоянной технологической революции и постоянного появления чего-то нового, умопомрачительного и невозможно «инновационного».

Сейчас самое время вернуться к тем самым базовым принципам, опираясь на которые можно строить системы и создавать сложные продукты, стоит остановиться и перестать гнаться за хайпом — это бег без финишной прямой.

Во всех непонятных ситуациях лучше обращаться к классике и начинать с нее.

Тем не менее, довольно любопытно наблюдать, как крупные игроки вытесняются небольшими, и как то, что раньше казалось непоколебимым и нерушимым, подвергается атакам и проигрывает.

Попался на глаза интересный продукт, который делает примерно то же самое, что Lovable, V0, Bolt.new и Replit, но локально (вам нужны API ключи от моделей).

Продукт с открытым исходным кодом. Можно подключать локальные модели, дотюнивать и дотачивать этот код после создания.

Поддерживает интеграцию Supabase, что является очевидным преимуществом таких проектов.

Быстрое визуальное прототипирование становится еще проще и ближе к каждому, кто так или иначе сталкивается с цифровыми продуктами.

https://www.dyad.sh/

Хэппи Tuesday!

Свершилось чудо! Ребята из OpenAI выпустили в Open Source модели, называются gpt-oss-120b и gpt-oss-20b.

Судя по тому, что они сами пишут в бенчмарках, это лучшие модели подобного форм-фактора на сегодняшний день.

Элементом является то, что модели включают в себя reasoning и вызов инструментов (tool use). Это означает, что их можно использовать в агентных приложениях в собственных продуктах.

Модели уже завезли в Ollama, так что можно поменять где-нибудь в системе автоматизации название модели с чего-нибудь на gpt-oss:latest и посмотреть, что будет :-)

Пробуем тут: https://www.gpt-oss.com/

Хороший день.

Привет, друзья! Про GPT-5 написали даже те, кто про это обычно не пишет, поэтому не буду повторяться.

Помните, у Google появилась возможность делать подкасты на выбранную тему в notebooklm.google? У них есть еще и прекрасная возможность генерить целые презентации из документов и всего того, что вы готовы загрузить в проект.

Так получилось, что недавно я погружался на технический уровень реализации сетей Колмогорова-Арнольда, Смотрите, какая прелесть получается из научного пейпера из arxiv.org.

Воистину, в скором времени обучение станет гиперперсонализированным, и большинство площадок и курсов вымрут, потому что не смогут составить никакой конкуренции.

Сейчас просто золотое время для освоения новых навыков и профессионального роста.

Всех и каждого поддерживаю в его начинании, хорошего окончания дня, хорошо перевести дух!

Привет, друзья. Пока общественность пытается разобраться что такое GPT-5 Ребята из Google выпустили отличную библиотеку, которая может пригодиться многим для работы с текстом.

https://github.com/google/langextract

Если очень кратко, то это решение для извлечения структурированной информации из неструктурированного текста.

Признаюсь, я достаточно давно искал подобное решение, и мы с командой всегда изобретали что-то из подручных средств, теперь есть целая библиотека от одного из крупнейших игроков.

Подойдет для проектов, связанных с медициной, юриспруденцией, для армии «расшифровщиков звонков» и «создателей саммари». Кроме этого, его можно очень здорово применить там, где нужна структура и интерпретируемость запроса пользователя к системам на базе LLM.

Количество кейсов просто бесконечно. Всем, кто так или иначе умеет разбираться с кодом, рекомендую попробовать и поделиться наблюдениями.

Привет, друзья! Как ваш четверг?

Прямо сейчас я консультирую один очень интересный проект, который станет Top-1 в мире в своем сегменте в ближайшее время.

Верю в невообразимую силу комьюнити и хочу рассказать о людях, которых я очень ищу ;-)

Мне нужны два человека: ML и DS, работать нужно будет непосредственно со мной, под моим руководством.

Технологически продукт очень интересный, использует нестандартные и в некоторой степени уникальные сочетания технологий, команда — огонь.

Если вы считаете, что подходите, пожалуйста, кидайте в меня резюме с коротким рассказом о себе. Очень важно, чтобы английский был на уровне разговорного для общения с международной командой.

Также нужен подтвержденный опыт работы в коммерческих проектах. На собеседовании буду задавать вопросы, надеюсь получить на них внятные и конкретные ответы :-)

https://31c.io/careers/

Привет, друзья! Хочу поделиться своими наблюдениями по поводу инструментов, которые стоит использовать не только для разработки и программирования, но и для создания контента и выполнения других задач.

Как многие слышали, существует замечательный продукт от компании Anthropic, который называется Claude Code. По своей структуре это довольно сложный мультиагент с возможностью тонкой настройки и конфигурации.

Название Claude Code может немного сбить с толку, потому что кажется, что его можно использовать для написания кода (и это действительно так).

Но самое удивительное в том, что этот же продукт при правильной настройке может решать спектр совершенно иных задач, которые выходят за рамки простого кодирования.

При этом, замечательным фактом является то, что задачи могут быть очень комплексными и выходить за рамки простых транзакционных сценариев (промпт → результат).

Вот лишь некоторые вещи, которые можно с уверенностью создавать с помощью Claude Code.

1. (Мой любимый топчик) — Презентации на заданную тему в production-качестве. Есть прекрасный инструмент для создания презентации при помощи кода (https://sli.dev/), Он очень гибкий и настраиваемый. В результате достаточно «владеть маркдауном» и начальными знаниями развертывания приложений на Node.js для того, чтобы его запустить. Claude Code может собрать информацию для презентации, нагенерить картинок и сделать вам слайды в вашем стиле. Можно будет экспортировать в PDF или показывать прямо в вебе.

2. При использовании MCP Figma можно генерировать макеты интерфейса с логикой поведения с очень высокой точностью. Для дизайнеров это просто голубой океан возможностей, когда они могут не прибегать к услугам разработчиков для демонстрации своих идей.

3. Можно настроить Claude Code в режиме многоагентной работы, когда один агент будет собирать контент, второй его анализировать, а третий исправлять по итогам анализа. Каждый из этих агентов может обладать своим набором инструментов и правилами, по которым он действует.

4. Аналитика по большим объемам данных. Можно «натравить» Claude Code на папочку с отчетами или логами и попросить сделать выводы / предложить действия на основании наблюдений (мы довольно успешно применяем его на логах LangFuse).

5. Ваш вариант, напишите в комментариях, пожалуйста.

Важно! Инструмент подходит практически каждому, кто так или иначе сталкивается с цифровой сферой, и не попробовать его — просто преступление.

С чего начать:

1. Руководство от Anthropic, это авторы продукта. Примечательно, что можно смотреть на русском языке. Видимо, ребята что-то знают. https://docs.anthropic.com/ru/docs/claude-code/overview

2. Сообщество вокруг продукта. Английский, но очень много интересных примеров интеграции и кейсов. https://claudelog.com/

Привет, друзья! Заканчивается лето и начинается осень, а значит и следующий рывок в бизнесе, карьере и учёбе.

Я достаточно много общаюсь с предпринимателями и бизнесом про AI, и в последнее время начал замечать некую фрустрацию в определении будущего направления развития.

Совершенно очевидно, что тот тектонический сдвиг, который происходит сейчас, изменит наше представление о «традиционных» методах ведения бизнеса и полностью перекроит их.

Уже сейчас надо задумываться о том, кем каждый станет через год, чем будет заниматься, над чем работать, чему посвящать свою жизнь.

Я думаю, что настоящая мощь новых технологий для профессионалов и тех, кто хочет ими стать, заключается в возможности стать one-man enterprise.

В недавнем интервью Сэм Альтман (CEO OpenAI) говорил, что ждет появление компании с миллиардной капитализацией, в которой работает всего лишь один человек — её основатель.

Еще 5 лет назад это казалось бы полнейшим бредом, а сегодня выглядит более чем правдоподобно.

Инструменты, которые нас окружают, становятся мощнее каждый день. И если выстроить вокруг себя структуру, эта структура будет эволюционировать вместе с развитием инструментов и моделей, которые лежат в её основании.

Поднимем бокалы Желаю каждому через год стать руководителем и владельцем своей небольшой компании, где большинство функций выполняется языковыми моделями и механиками, с ними связанными.

А если не хватает мотивации, то можно обратиться к знаменитой цитате об этом Тёмы Лебедева. Не буду её приводить, она довольно известна :-)

Теперь о планах. Во второй половине сентября провести курс n8n-advanced, куда я включу «рецепты» по созданию мультиагентных систем на базе n8n с учетом всего наработанного опыта.

Запрыгнуть в лодку никогда не поздно. Если хотите освоить n8n до вменяемого уровня, на просторах YouTube есть замечательный человек, которого зовут Nate Herk. У него есть мастер-класс на восемь с половиной часов, это как раз на выходные.

Дерзайте! https://www.youtube.com/watch?v=Ey18PDiaAYI

p.s. Если есть проблемы с YT, то вот тут скачанный мастер-класс в mp4.

Привет друзья! Анонс.

С 22 сентября стартует интенсив на 2,5 недели по продвинутым практикам n8n. Мы с ребятами собрали самые горячие темы и сделали серию из пяти занятий, где последовательно пройдём по ним.

Всё, о чём я буду рассказывать, включает мой собственный опыт по созданию подобных систем и использованию их в Production.

Курс подойдет для тех, кто уже разбирается в n8n и готов сделать шаг вперед — базовые основы проходить не будем.

Мне кажется, один из наиболее интересных моментов курса — это создание настоящего RAG-пайплайна с помощью n8n и Weaviate на базе AI-агента.

Также мы подробно рассмотрим Evaluations, это позволит проводить тестирование на основании датасетов, таким образом проверять качество ответов и автоматизации в целом.

Традиционно, предлагаю засучить рукава и нырнуть в n8n. Увидимся!

Описание тут: https://automatica.io/n8n-automation-advanced

Билеты тут: https://automatica.timepad.ru/event/3570009/

p.s. Обратите внимание, что для физических и юрлиц стоимость разная.

Привет, друзья! Много лет, начиная с 2014 года, я занимался созданием систем, которые принадлежат классу LMS (Learning Management System или система управления знаниями).

Сценарий был очень простым: в платформу загружались обучающие материалы, которые распространялись по сети сотрудников через их мобильные устройства. Они проходили обучение, после чего отвечали на вопросы тестов и таким образом, мы подтверждали, что как минимум сотрудники владеют материалом на уровне ответа на вопросы (ещё есть целый скрытый пласт, который касается использования знаний сотрудниками, но это совершенно другая история…)

В какой-то момент с одним из продуктов нам удалось построить, де-факто, стандарт на ресторанном рынке Москвы, при помощи которого обучались сотрудники крупнейших московских сетей, включая топовую Кофеманию (хотя там и без нас с обучением персонала было всё хорошо).

Одним из важнейших элементов в обучении является не сама платформа, а контент, который вы подготовите и загрузите, а с этим у наших клиентов всегда были проблемы. Часто люди, которые отвечали за подготовку контента для обучения, толком сами ничего не понимали и из-за этого мы сталкивались с постоянными проблемами качества материалов.

Решали этот вопрос через методологов, которым платили вполне себе ощутимые зарплаты за то, что они брали кипу разрозненной информации от клиента и собирали из неё более-менее вменяемые материалы, которые потом можно было отдать сотрудникам для прохождения обучения.

У меня есть много различных клиентских презентаций, в которых я «мечтал» о появлении гиперперсонализации в обучении, когда контент будет готовиться под конкретного человека, учитывая его индивидуальные способности к освоению того или иного материала.

Прошло 10 лет…

Практически каждый день пользуюсь notebooklm от Google и считаю этот продукт просто фантастическим для обучения. Помимо того, что он умеет обрабатывать достаточные объемы информации, строить из этого структуру в виде MindMap, отвечать на вопросы по контенту, он с легкостью переваривает сложные научные работы, превращая их в вполне себе доступные презентации (недавно стал доступен русский язык).

Видео выше — объяснение одной из самых популярных статей на arxiv.org, которая посвящена новой архитектуре Transformer, на базе которой строятся современные LLM.

Теперь каждый может самостоятельно освоить всё, что угодно. Главное — желание.

p.s. Попробуйте загрузить в NotebookLM код какого-нибудь проекта и сделать видео по нему — бомба!

Привет, друзья! Время от времени ко мне приходят знакомые и друзья с вопросом: «Антон, а ты же в компьютерах понимаешь, скажи, куда моего X-летнего сына / дочь отдать учиться, чтобы его потом не заменили роботами и этим вашим Искусственным Интеллектом?»

Скажу честно, всем, у кого дети проявляют технические навыки и интересуются программированием и электроникой, я советую (парадоксально) начать заниматься робототехникой.

Это не реклама какой-либо робототехнической школы, это, скорее, мой личный взгляд на будущее в горизонте 5–10 лет.

Если бы мне сейчас было 13 лет, я бы выстраивал свой творческий путь в направлении создания / программирования / управления андройдами (человекоподобными роботами).

Почему именно андройды: наш мир спроектирован людьми для людей, поэтому всё, что мы придумали до настоящего момента (начиная от высоты ступенек, заканчивая люками на космических станциях) «заточено» под наши геометрию и кинематику.

После того, как мы (страна / человечество) оседлаем AI до уровня AGI, а это, на секунду, полностью цифровая среда, речь пойдёт о том, как начать применять накопленные знания в физическом мире. Андройды с AI на борту — это следующий органический шаг в этом направлении.

Если посмотреть на товарища Маска, то в своих бизнесах он развивает различные части общей экосистемы, и одна из них — роботы Optimus. Видимо, Elon что-то знает.

Начать традиционно нужно с зажигания интереса в ребёнке, вот что я думаю: у нас открыли границы с Китаем и можно на каникулах поехать с сыном или дочерью на выставку роботов, коих в Китае проходит довольно много, одна из таких была в августе в Пекине (WRC 2025).

Для нашей страны роботизация может стать решением массы сопутствующих проблем, начиная от сельского хозяйства (автономные фермы), заканчивая решением вопроса с трудовыми мигрантами, который сейчас стоит довольно остро.

What a great time to be alive, как говорится.

p.s. Что делать людям творческих профессий: максимально прокачивать свою уникальность и аутентичность. Прочитайте Almanack of Naval Ravikant, там довольно подробно изложены основные принципы.

Между тем, вышла новая модель Claude Sonnet 4.5!

Судя по тому, что написано на сайте Anthropic, это лучшее, что доступно сейчас.

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5

Прощай, сон...