Продолжающий работу ИИ-ассистент — это не «языковая модель с промптом». Это система, которая принимает намерения пользователя, сохраняет состояние, принимает решения о том, когда извлекать данные или выполнять действия, и предоставляет достаточно деталей времени выполнения для отладки сбоев.

Искусственный интеллект не заменяет управление знаниями; он меняет его форму как для отдельных лиц, так и для команд.

Разработчики обычно не страдают от нехватки информации. Напротив, они страдают от ее избытка.

Фреймворки для ИИ-агентов с открытым исходным кодом стремительно набирают популярность на GitHub. Два проекта, являющихся основой экосистемы самохостинговых ИИ-систем — OpenClaw и Hermes Agent — настолько опередили остальных, что вся остальная отрасль борется за отдаленное третье место.

Я протестировал производительность спекулятивного декодирования (Multi-Token Prediction, MTP) в моделях Qwen 3.6 27B и 35B на видеокарте RTX 4080 с 16 ГБ видеопамяти (VRAM).

Режим маршрутизации llama.cpp — одно из самых полезных изменений в llama-server за последние годы. Наконец-то локальным операторам LLM предоставляется опыт управления моделями, близкий к тому, к которому пользователи привыкли в Ollama, при этом сохраняются высокая производительность и низкоуровневый контроль, которые делают llama.cpp стоящими того, чтобы использовать их в первую очередь.

Большинство современных систем знаний оптимизируют процесс поиска, и это вполне понятно. Поиск нагляден, его легко продемонстрировать, и он кажется магией, когда работает. Введи вопрос — получи ответ.

Основная идея проста: скомпилированные знания более пригодны для повторного использования, чем извлеченные фрагменты. RAG стал стандартным ответом на простой вопрос — как предоставить LLM доступ к внешним знаниям?

PKM, RAG, вики, системы памяти ИИ и сейчас практические рабочие процессы с помощью ИИ часто обсуждаются так, будто они решают одну и ту же проблему. Это не так. Все они имеют дело с знаниями, но работают на разных уровнях:

Информационная перегрузка связана не столько с огромным объемом данных, сколько с нерешенными входящими потоками информации. Современная интеллектуальная работа оставляет за собой след из открытых вкладок, чатов, документов, выделенных фрагментов, цитат, транскриптов, скриншотов и недописанных заметок.

Большинство руководств по «структурированному выводу» (structured output) для больших языковых моделей (LLM) не обладают должной серьезностью. Они учат вас вежливо просить модель выдавать JSON и затем надеяться, что она поступит правильно. Это не валидация. Это оптимизм, обернутый в фигурные скобки.

Эта страница представляет собой практическое руководство по настройке агентов на базе LLM (температура, top_p, top_k, штрафы и их взаимодействие в многоступенчатых рабочих процессах с интенсивным использованием инструментов).

Идемпотентность в распределённых системах — это свойство, которое спасает вас, когда сеть врёт, очередь повторяет отправку, клиент паникует, а оператор нажимает «повтор». В продакшен-системах дублированная доставка — это норма. Дублирование побочных эффектов — это ошибка.

Вы уже общаетесь с агентом Hermes через телефон, используя текстовые сообщения. Теперь вы хотите говорить с ним напрямую и получать ответы голосом. Как правило, это правильное решение, особенно если вы уже используете Hermes как постоянно работающего автономного ассистента. Ввод длинных подсказок на маленьком экране медленный и подвержен ошибкам.

Агент Hermes поставляется с доской в стиле Канбан и шлюзом Hermes Gateway, который может перегрузить вашу локально развернутую модель LLM, если одновременно будет отправлено слишком много задач.

Hermes Agent рассматривает навыки (skills) как основной способ обучения повторяемым рабочим процессам. Официальная документация описывает их как документы знаний по запросу, соответствующие открытому формату agentskills.io, загружаемые через механизм постепенного раскрытия, при котором модель сначала видит небольшой индекс и загружает полные инструкции только тогда, когда задача действительно этого требует.