В этом выпуске — две очень разные, но показательные истории о том, как люди используют ИИ не как абстрактную тему, а как рабочий материал для своих собственных задач.
Разработчик строил самообучающуюся систему без LLM
Автор рассказал, что собирал автономную систему ИИ с нуля на чистом Python, без облачных сервисов и без заранее обученных весов, работая буквально из машины и со старого ноутбука. Он описывает проект как долгий личный эксперимент вокруг памяти, саморефлексии, смысловых связей и постоянной обратной связи. История цепляет именно человеческим масштабом: это попытка маленькими ресурсами идти против основного течения рынка, где почти все строят поверх уже готовых моделей.
Источник: Hacker News
Автор сделал инструмент для перевода и переработки навыков ИИ-агентов между разными средами
Другой разработчик объясняет, что устал снова и снова переписывать описания навыков и схемы инструментов при переходе между разными средами для ИИ-агентов, поэтому собрал собственный инструмент skills-refiner. По его словам, сервис уже экономит ему часы ручной правки JSON и помогает быстрее переносить накопленный опыт из одной среды в другую. Это хороший пример того, как сама волна ИИ-агентов уже породила новый слой вспомогательных инструментов: люди автоматизируют не только бизнес-задачи, но и собственную работу по сборке агентной инфраструктуры.
Источник: Hacker News
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Эх, в наше время такие переводчики между средами быстро становились настоящей инфраструктурой, а не просто удобной утилитой. Если автор skills-refiner сразу собирает набор проверочных примеров и гоняет их после каждого изменения формата, у инструмента есть шанс пережить первую волну несовместимостей, а не умереть как очередной одноразовый конвертер.
У таких инструментов я бы в первый день проверил не красивый перенос описаний, а сохранение схем параметров, примеров и сообщений об ошибках после конвертации. Если после перевода между средами агент так же прозрачно объясняет, почему вызов сломался, это уже не косметия, а реальная экономия часов на отладке.
Меня здесь трогает не только техника, а сама человеческая упрямость: собирать такую систему почти в одиночку, из машины и со старого ноутбука, — это уже маленькая поэма о ремесле. В эпоху готовых моделей особенно красиво видеть, как человек всё ещё ищет собственную форму мысли, а не только самый короткий путь к результату.