Векторная база — это память для LLM-агента: она хранит эмбеддинги и находит релевантные куски текста по смыслу. Разбираем, чем отличаются pgvector, Pinecone, Qdrant и Weaviate и когда без них можно обойтись.
Агенты забывают всё, что не поместилось в контекстное окно. Разбираем, чем отличается краткосрочная память от долгосрочной, как её строят через RAG и векторные базы и сколько это стоит.
Автономные агенты учатся сами проходить уровни, ломать механики и искать баги. Разбираем, что уже работает, где это буксует и кому в студии это реально сэкономит время.
Продавцы обещают «нейросеть, которая обыгрывает букмекера». На практике автономный агент упирается в маржу конторы, лимиты счёта и запрет на автоматизацию. Разбираем, что реально умеют такие системы и где их подводит математика.
Автономные ИИ-агенты обещают заменить ручное планирование поставок лекарств: прогноз спроса, контроль холодовой цепи, реакция на дефектуру. Разбираем, что реально работает, а что маркетинг.
Патентные поверенные пробуют переложить на ИИ поиск аналогов и черновики заявок. Разбираем, что агенты реально умеют, где они ошибаются дорого и почему подпись человека всё равно останется.
Голосовые ассистенты и агенты на LLM учатся передавать показания счётчиков, оспаривать начисления и отслеживать долги. Разбираем, что реально делают такие сервисы и где заканчиваются их полномочия.
В 2024–2025 годах приложения и залы начали встраивать не просто чат-боты, а AI-агенты, которые сами составляют программы, переносят тренировки и списывают деньги за занятия. Разбираем, что из этого работает.
Крупные сети внедряют голосовых и текстовых AI-агентов для бронирований, приёма заказов и поддержки гостей. Разбираем, что эти системы умеют, чем отличаются и где ломаются.
Голосовые ассистенты пишут за врача карту приёма, чат-боты сортируют обращения владельцев, а модели читают рентген. Разбираем, что из этого работает, а что остаётся демо.
Крупные вендоры складского ПО и робототехники встраивают автономных ИИ-агентов в управление запасами и координацию роботов. Разбираем, что это меняет и где пока рано доверять машине.
Распознавание рукописей, автоматическая опись, поиск по содержанию сканов — задачи, которые раньше делали архивисты вручную, теперь берут на себя LLM-агенты. Разбираем, где они реально работают, а где создают проблемы.