Собираю свою агентскую студию. Пока главные сотрудники — нейронки, а все вопросы всё равно ко мне 😄 Сейчас запускаю локальные модели: Qwen3 8B, DeepSeek R1 7B, Gemma 3 4B и Phi-4 Mini. Распределяю между агентами роли: один планирует работу, другой выполняет, третий проверяет, четвёртый исправляет замечания. Всё собираю на том железе, которое уже есть. Для начала погружения мне важнее разобраться, как это работает, и понять ограничения, прежде чем вкладываться в дорогое оборудование. Параллельно собираю собственный харнес — среду, которая связывает модели, инструменты и проверки в общий процесс. Добавляю работу с файлами, контекст проектов и отображение хода выполнения. Сложностей хватает. Модели по-разному понимают задачу, иногда вместо выполнения выдают рекомендации. Запуски занимают несколько минут, а в интерфейсе не всегда понятно: работа продолжается или уже всё закончилось. Но самое интересное — контроль качества. В одном тесте модель написала, что публикация приложения может увеличить доход на 30%. Оснований для этой цифры не было, но агент-проверяющий всё равно поставил «OK». Получается, нанял сотрудника, назначил проверяющего — теперь нужно проверять обоих 😄 Сейчас разбираюсь, как добиться, чтобы агенты выполняли задачу, сохраняли результат и замечали ошибки друг друга.

#AIAgents #ArtificialIntelligence #BuildInPublic