Найти в Дзене

Раскрываю секреты работы! Мои сотрудники - агенты!😎

Раскрываю секреты работы! Мои сотрудники - агенты!😎 Но не спец служб, а ИИ агенты 🤖😁, да и просто разные инструменты. Читай, уверяю это полезно в первую очередь управленцам, проджектам, продактам, собственникам, ну и конечно, техническим специалистам. Как вы, наверное, помните я недавно запустил Сервис клиентской поддержки "Ответ: Привет!". 🙊Открою секрет, в его разработке из человеков принимал участие только Я. Хочу напомнить, я IT предприниматель, а не разработчик. Хоть и с пониманием математики, логики, Python, т.д. и способностью к быстрому обучению. Немного погружу в контекст. Под капотом у сервиса, тут немного технички: 🐺 Экосистема Yandex Cloud. Серверлес архитектура: Cloud Function, YDB, S3, MQ. Для справки: Serverless - оплата за потребляемые ресурсы. 🐺 YandexGPT-lite. Да да, в сервисе используется самая простая модель из имеющихся у Yandex. Ну и конечно отечественная, чтобы при масштабировании не было проблем с оплатой с расчетного счета, закрывающими документами и так

Раскрываю секреты работы! Мои сотрудники - агенты!😎

Но не спец служб, а ИИ агенты 🤖😁, да и просто разные инструменты.

Читай, уверяю это полезно в первую очередь управленцам, проджектам, продактам, собственникам, ну и конечно, техническим специалистам.

Как вы, наверное, помните я недавно запустил Сервис клиентской поддержки "Ответ: Привет!".

🙊Открою секрет, в его разработке из человеков принимал участие только Я. Хочу напомнить, я IT предприниматель, а не разработчик. Хоть и с пониманием математики, логики, Python, т.д. и способностью к быстрому обучению.

Немного погружу в контекст.

Под капотом у сервиса, тут немного технички:

🐺 Экосистема Yandex Cloud. Серверлес архитектура: Cloud Function, YDB, S3, MQ.

Для справки: Serverless - оплата за потребляемые ресурсы.

🐺 YandexGPT-lite. Да да, в сервисе используется самая простая модель из имеющихся у Yandex. Ну и конечно отечественная, чтобы при масштабировании не было проблем с оплатой с расчетного счета, закрывающими документами и так далее, чего не даст ни одна иностранная компании со своими моделями.

Для справки: lite модели самые дешевые, это важный фактор для реализации сервисов и приложений.

🐺 Интеграция с системами клиентов через собственное API

И теперь поделюсь списком инструментов, которые использую в своей работе над сервисом и не только:

🐺 Openrouter - о нем уже писал ранее. Агрегатор LLM. Это основной инструмент прямого общения с моделями через промты. А также использование его API для связи с инструментами ниже.

🐺 Perplexity.ai - сервис поиска и построения исследований с ИИ. Использую если нужно получить более глубокую информацию из открытых источников, ведь LLM, даже с включенным режимом поиска по интернету, выдают часто недостоверную или не полную информацию.

🐺 Archon - сервис устанавливаемый локально себе на ПК. Это Agent OS - операционная система для работы с агентами занимающимися разработкой продуктов. Там у меня хранятся базы знаний нужных документаций, проекты, задачи для агентов и в целом эта ОС помогает управлять разработкой.

🐺 Bmad-method - фреймворк ИИ Агентов. Он содержит в себе уже готовых агентов по аналитике, разработке документации, ведению проекта, разработке и других задач. Именно используя этот метод и его агентов сначала ведется полная подготовка документации и задач для разработки.

🐺 Gemini CLI и QWEN CLI - если грубо, то это агенты устанавливаемые в терминальную консоль операционной системы. Помимо обычных функций LLM, умеют работать с файлами операционной системы. Именно эти инструменты используют заранее созданную документацию проекта и задачи, написанные bmad в Archon

Сложно? Интересно? Это еще далеко не все😅

О развитии сервиса и используемых инструментах читай в следующих постах.