Раздел
Автономные AI-сценарии, инструменты, память и многошаговые задачи.
Карта раздела
Раздел соединяет объяснения, гайды, термины, инструменты и практические сценарии вокруг одной AI-темы.
Простое объяснение LLMOps: как управлять промптами, моделями, RAG, tools, evals, observability, стоимостью, релизами и откатами в AI-продукте.
Простое объяснение observability и tracing для ИИ-агентов: run_id, traces, logs, metrics, RAG diagnostics, tool calls, dashboards, alerts и связь с evals.
Простое объяснение human-in-the-loop: когда ИИ должен просить подтверждение человека, как устроены approval workflow, handoff, review и безопасный запуск AI-агента.
Простое объяснение guardrails: какие проверки нужны вокруг ИИ, чем они отличаются от системного промпта, как защищают RAG, tools, память и ответы агента.
Простое объяснение tool calling: как ИИ выбирает инструменты, передает аргументы, получает результат, чем tools отличаются от RAG и как безопасно подключать действия.
Локальный ИИ-агент работает на вашем компьютере или сервере и может помогать с файлами документами кодом RAG и внутренними задачами без постоянной отправки данных в облако.
Разбираем бесплатные ИИ-агенты и agent-like инструменты 2026 года: ChatGPT Free и Claude Free для старта; Gemini CLI для разработчиков; Zapier Agents n8n Flowise и CrewAI для автоматизации.
Практический обзор лучших ИИ-агентов 2026 года: ChatGPT Agent и Claude для универсальных задач; Microsoft Copilot и Gemini для компаний; Codex и GitHub Copilot для разработки; Zapier и n8n для автоматизации.
Подробный гид по созданию ИИ-агента: чем агент отличается от чат-бота, из чего состоит, какие инструменты нужны, как настроить память, RAG, проверки и безопасный запуск.
Простое объяснение ИИ-агента: чем он отличается от чат-бота, из чего состоит, как использует tools, RAG, память и guardrails, где полезен и как запускать безопасно.
