[Перевод] I в LLM означает Intelligence

Я уже давно ничего не писал об ИИ или том, как мы (не) используем его для разработки в нашем проекте curl. Больше откладывать нельзя. Хочу продемонстрировать вам наиболее значительный эффект, который ИИ может оказать на curl сегодня, подкрепив его примерами. Читать дальше →

#ruvds_перевод #llm #языковая_модель #curl #охота_на_баги #bug_bounty #искусственный_интеллект #машинное_обучение | @habr_ai

Мультиагентные системы: как «команда ИИ» берёт сложность штурмом

Когда один ИИ — мало. Нужна команда

Ночные падения, баги «только на проде», фичи, которые нужно вчера — знакомо?

В такие моменты один, даже очень умный, ИИ похож на гения-одиночку на стройке небоскрёба. Он силён, но не масштабируется. Решение — команда ИИ-агентов: аналитик, фиксер, контролёр, координатор. Каждый делает своё, вместе — закрывают задачу.

В этой статье мы покажем, как собрать такую «бригаду» поверх LLM так, чтобы она реально работала с кодом: читала файлы, вносила патчи, гоняла тесты и сама себя проверяла. Без магии — с понятным интерфейсом действий (ACI), с архитектурой, которая объясняет метрики, и с живыми примерами из репозитория.

Что получите за чтение:

простую логику, почему «команда» надёжнее «соло-ИИ» и как это связано с ReAct, self-consistency, процессной проверкой и Mixture-of-Agents;

инженерный взгляд на масштабирование качества не только «размером модели», но и временем вывода (больше попыток → лучше отбор);

практику: минимальные команды запуска, «скриншоты» прогонов и аккуратный ACI, который превращает LLM из советчика в исполнителя;

архитектурный эскиз асинхронного оркестратора поверх реального LLM API — без тяжёлого кода, но с ясной идеей, как это встроить к вам.

Если вы тимлид, архитектор или ресёрчер, это статья-мост: от теории, которая действительно помогает, к работающим сценариям. Откроем крышку, включим свет — и соберём команду ИИ, которая берёт сложность штурмом. Читать далее

#ai #agent #bug #codereview | @habr_ai