Неплохая статья подумать о том куда все идет. У самого есть пара идей, выложу на medium.com как допишу и соберу все мысли во едино. https://www.ibm.com/think/insights/artificial-intelligence-future
Ibm
The Future of Artificial Intelligence | IBM
Between now and 2034 AI will become a fixture in many aspects of our personal and business lives. These are some of the advancements in AI we should see in the next ten years.
Накидал статью по мотивам - https://medium.com/@vinogradoff/effective-ai-87325da67a38
Medium
Effective AI
The Future of xLM Computing
В Cursor завезли Debug-режим. Раньше тоже самое можно было сделать через режим планирования, где ты описываешь проблему, и просишь ее исследовать. Теперь флоу упростился - скидываешь логи, контекст и ждешь решения. Работает не с первого раза, много пишет отладочных логов, надо за этим следить. Но в целом направление верное. Давно такого не хватало. https://cursor.com/blog/debug-mode
Cursor
Introducing Debug Mode: Agents with runtime logs · Cursor
Debug Mode helps you reproduce and fix the most tricky bugs.
claude-code-main.zip
10.5 MB
На днях стало известно что в сеть утекла сборка Claude Code. Среди версий которые распространяли были и просто CLI Rust утилиты, но вот тот самый агент - https://gitverse.ru/anarchic/claude-code. Качаем, пока юристы Антропика не добрались. Кто не успел, забираем архив из ТГ
Кто устал от Dify/Langflow/n8n и прочих Apache NiFi узловых интерфейсов, тому предлагаю посмотреть в сторону нормального человеческого кода и затестить Eino AI Framework https://www.cloudwego.io/docs/eino/overview/bytedance_eino_practice/. Попутно предлагаю таки поставить neovim со всеми нужными плагинами, и подетоксится от нейро-кодинга в течение выходных. Я так и сделал.
CloudWeGo
ByteDance LLM Application Go Framework — Eino in Practice
Preface Building LLM-powered applications is like coaching a football team: components are players, orchestration is the strategy, and data is the ball flowing through the team. Eino is ByteDance’s open-source framework for LLM application development — stable…
Cursor прислал рефералку. Скида в 50% первый месяц, а мне всякие бонусы) У кого еще не стоит или кто задумался приобретать платную версию вот вам рефка - https://cursor.com/referral?code=MANDFM4SBMQB
Cursor
Cursor - The best way to code with AI
Built to make you extraordinarily productive, Cursor is the best way to code with AI.
Коллеги подкинули на изучение multica.ai, на выходных ставлю его в свой пет-проект и на следующей неделе скину результаты в канал. Пока смотрим обзор-сравнение. Есть еще в планах это подружить с Hermes, но это надо разобраться с OpenRouter-моделями, пока не до этого. Смотреть тут - https://youtu.be/gh9DAo1uKy4?si=DDe06pDOwEjxuBH6
YouTube
Multica vs Paperclip AI: Which Agent Platform Wins? 🏆 Full Demo & Comparison
Discover which AI agent platform reigns supreme in this in-depth comparison of Multica and Paperclip AI. See a full demo and get first impressions of these powerful tools.
• 🤖 Full demo of Multica and Paperclip AI
• 🔍 In-depth comparison of features and…
• 🤖 Full demo of Multica and Paperclip AI
• 🔍 In-depth comparison of features and…
Поигрался с multica.ai. За день собрал команду агентов, решил вопросы с GitOPS, наткнулся на проблему с тестированием, все удачно порешал. Добавил релиз-инженера, и зашевелилось. К концу дня узнаем работает ли схема "Написал бизнес-тикет - получил готовый релиз"
Готов вердикт по multica.ai - по итогу, 4 дня работы агентов, 400 млн. входящих токенов и 2 млн исходящих, почти полный Cursor Pro+ сжег в минус. Сделал 92 задачи, два регресса, пересобрал два раза пайплан из агентов. И вишенкой на торте - сам сделал stage-релиз и запушил в Gitlab. Однозначно, инструмент хороший. От вас требуется 1) понимание работы агентов 2) понимание процесса разработки 3) настроенные qa-gates и stage 4) понимание что вы делаете и что вы ему делегируете. Ибо он мне в 7 утра, пока я спал, победоносно сделал релиз. Два раза было такое, что я получил по 100 бранчей с фичами и раздолбанный в хлам stage, но внедрив еще релиз-инженера и докрутив qa, все вопросы я решил в автоматическом режиме. После ручной проверки было 1 замечание, последние правки немного разрушили граф выкатки миграций, но починилось через
django orm merge нативненько, и один прогон агентами. Прогресс не остановить, человекам - приготовитьсяРаботая с multica пришел к выводу, что не достаточно настроить процессы, тулинг и окружение. Я упустил одну важную, первостепенную вещь, при работе в распределенной агентной сети - это Память. Мусоля эту идею, накидал несколько подходов для решения задач по параллельной разработке - когда в единицу времени приходят не связанные между собой, но влияющие на конечный результат, требования. Оказалось, что проблема гораздо шире - и это долгосрочная память агентов и когнитивные способности. На практике, чтобы вы могли просто поставить кучу тикетов оркестратору, и потом ждать результата в течение недели, вам надо организовать не просто процесс координации, а инженерную систему памяти, с которой будут работать все агенты, на постоянной основе. Они должны пополнять артефактами эту базу данных. К сожалению, это не простая задача. Вам придется строить некий слой работы с памятью за пределами сессий агентов, и это нечто гораздо более сложное чем RAG - это система доступа и обновления долгосрочной памяти проекта. Наткнулся на статью на medium, которая хорошо описывает данную задачу (доступна только для тех у кого там есть подписка, к сожалению) - https://richmondalake.medium.com/ushering-in-the-era-of-agent-memory-engineering-c03cde2e1962. Из проектов, которые могут помочь разобраться в тематике, наверное стоит посмотреть на MemGPT (https://research.memgpt.ai/). Продолжение следует
Medium
Ushering in the Era of Agent Memory Engineering
The engineering discipline highly concerned with building intelligent systems that act independently and adpat to new information