CrewAI: мультиагентный AI-фреймворк для автоматизации на Python
CrewAI — Python-фреймворк для мультиагентных AI-процессов. Полезен для сложной автоматизации с ролями и инструментами, но избыточен для простых чат-ботов.
Открыть материал →Редактор направления «Агенты и инфраструктура»
Павел Миронов отвечает в COMRAD404 за агентные системы и инфраструктуру вокруг моделей. Его материалы посвящены тому, как устроены цепочки инструментов, память, поиск, маршрутизация и контроль выполнения задач.
В разборах делает акцент на архитектуре, отказоустойчивости, наблюдаемости и цене эксплуатации — на всём, что отличает эффектную демонстрацию от работающего процесса.
CrewAI — Python-фреймворк для мультиагентных AI-процессов. Полезен для сложной автоматизации с ролями и инструментами, но избыточен для простых чат-ботов.
Открыть материал →CrewAI проще для ролевых multi-agent workflow и прикладных автоматизаций; AutoGen сильнее там, где нужен гибкий диалог агентов и тонкий контроль.
Открыть материал →
Зелёный тест от ИИ ещё ничего не доказывает. Реальный кейс: тест тайно чинил баг в браузере, чтобы дать PASS. Разбираем закон Гудхарта и роль...
Открыть материал →
Сто агентов не делают маленькую задачу умнее — только дороже. Разбираем, когда команда агентов оправдана, а когда просто жжёт токены.
Открыть материал →
Несколько агентов в одной папке правят одни файлы и конфликтуют. Правило: одна задача — один агент — одна папка. Разбираем git worktree.
Открыть материал →
Полный разбор autopilot-jobhunt: установка на Windows, адаптация под РФ и Telegram, живой прогон 437→8 вакансий и где агент ошибается.
Открыть материал →
ИИ-агент за ночь прочитал 437 вакансий и оставил 8. Разбираем, почему высокий балл модели — это ещё не работа, и что агент реально экономит.
Открыть материал →Подборка ролей, а не рекламный рейтинг: поиск, заметки, код, проверка источников и оформление выводов.
Открыть материал →Пять шагов: выбрать документы, подготовить поиск, задать правила ответа и проверить качество.
Открыть материал →
Разбираемся, как AI-агенты прошли путь от автоматизации рутинных задач до возможности самостоятельно принимать решения и действовать в цифровом мире.
Открыть материал →
Обзор эволюции ИИ-агентов, их текущего состояния и потенциала для автоматизации рабочих процессов. Анализ ключевых инструментов и вызовов для разработчиков.
Открыть материал →ИИ-агенты переходят от одиночных промптов к системам с памятью, журналами решений и повторяемыми процессами.
Открыть материал →