Jevcrawl направляет AI-агентов к ответу, не заставляя LLM выбирать каждый шаг
Jevcrawl — веб-краулер для AI-агентов, который использует небольшую модель принятия решений вместо LLM в каждом переходе. Проект отбирает ссылки и...
Тема COMRAD404
AI-инфраструктура
576 материалов
Sugabots объединяет команду и ИИ-агентов в общих рабочих чатах
Sugabots — открытый инструмент для совместной работы людей и ИИ-агентов. Каждый групповой чат получает собственных агентов, модели и инструменты; проект...
Hatoba объединяет SSH-клиент, ИИ-ассистента и зашифрованную синхронизацию
В Hatoba можно поручить ИИ разбор терминала и файлов на удалённом хосте. Клиент поддерживает разные модели, а синхронизация через Cloudflare...
Parsimony измеряет, сколько лишнего кода добавляют ИИ-модели
Новый открытый бенчмарк оценивает не только решение задачи, но и чистый объём синтаксических элементов в патчах моделей. Это дополнительный сигнал,...
Consus представила шлюз для работы LLM с данными под ограничениями ITAR и CUI
Стартап Consus предлагает единый OpenAI-совместимый интерфейс, который маршрутизирует запросы к инфраструктуре с заданным уровнем соответствия требованиям. По заявлению компании, она...
Агент пишет код быстрее — но команда может хуже понимать систему
Автор поста на Reddit предупреждает: делегируя агенту написание кода, разработчики могут сэкономить на наборе, но потерять понимание архитектуры и причин...
Proofsource показывает, какие бренды рекомендуют ИИ-ответы вместо вашего
Сервис проверяет ответы ChatGPT, Claude, Perplexity и Google AI Overviews на вопросы покупателей, отслеживает упоминания брендов и источники ответов.
Общая база исправлений для AI-агентов: подтверждений пока недостаточно
В Hacker News обсуждают идею общей базы исправлений, которую AI-агенты могли бы читать и пополнять. Но доступный источник не позволяет...
ИИ-агенты как «менеджеры» рабочих процессов: обсуждение без новых доказательств
В r/artificial обсуждают, готовы ли ИИ-агенты самостоятельно вести сложные задачи. Но исходный пост — приглашение к дискуссии, а не отчёт...
CLEAT учит AI-агентов задавать вопросы с максимальной пользой для задачи
Исследователи представили CLEAT — метод совместного обучения агента и контроллера, который оценивает, стоит ли задавать уточняющий вопрос вместо немедленного выполнения...