Sprut_Ai
前往频道在 Telegram
AI-агенты. Автоматизация. Нейросети. Тестирую на себе - показываю что работает. AI ОПЕРАЦИОНКА- https://t.me/tribute/app?startapp=sJyg @AlekseiUlianov | youtube.com/@alekseiulianov Чат канала - https://t.me/+eH-qNIDmud8zNDZi
显示更多5 698
订阅者
+624 小时
+117 天
+3430 天
数据加载中...
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+68
在0个频道中
六月 '26
+131
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+219
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+529
在2个频道中
Get PRO
三月 '26
+1 059
在2个频道中
Get PRO
二月 '26
+912
在6个频道中
Get PRO
一月 '26
+276
在1个频道中
Get PRO
十二月 '25
+686
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+327
在1个频道中
Get PRO
十月 '25
+1 982
在1个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 23 七月 | +7 | |||
| 22 七月 | +2 | |||
| 21 七月 | +2 | |||
| 20 七月 | +1 | |||
| 19 七月 | +3 | |||
| 18 七月 | +2 | |||
| 17 七月 | +5 | |||
| 16 七月 | +3 | |||
| 15 七月 | +5 | |||
| 14 七月 | +5 | |||
| 13 七月 | +5 | |||
| 12 七月 | +3 | |||
| 11 七月 | +2 | |||
| 10 七月 | 0 | |||
| 09 七月 | +1 | |||
| 08 七月 | +6 | |||
| 07 七月 | +3 | |||
| 06 七月 | +2 | |||
| 05 七月 | +3 | |||
| 04 七月 | +1 | |||
| 03 七月 | +3 | |||
| 02 七月 | +3 | |||
| 01 七月 | +1 |
频道帖子
Я обновил Hermes до версии 0.19.0. Вот что изменилось на практике.
Что стало лучше
1. Ответ сложнее потерять
Hermes записывает, что и куда он отправляет. Если gateway упал во время отправки, система может повторить попытку. Для длинных задач это полезная вещь: работа закончена, и итог должен дойти.
2. Видно работу дочерних агентов
Раньше подзадача могла долго выполняться в фоне, а я видел только результат. Сейчас можно открыть журнал и посмотреть, что делает агент, какие инструменты запускает и что получает.
3. Kanban стал удобнее
Результаты завершённых карточек лучше видны. К карточкам можно прикладывать файлы. Стало проще пройти путь от задачи до готового результата.
4. Первый ответ появляется быстрее
По тестам разработчиков время сократилось примерно с 4,3 до 0,9 секунды. Речь только о начале ответа. На скорость всей задачи влияют модель, инструменты, сеть и проверки.
5. Стало безопаснее
Обычные действия проходят без лишних остановок. Для опасных действий Hermes просит подтверждение. Также усилили защиту файлов, медиа, ключей и дочерних процессов.
6. Добавили новые возможности
Появились режим для нескольких профилей в одном gateway, подключение Bitwarden и 1Password, новые модели и функции для работы с архивом сессий.
Что пока не идеально
Hermes снижает риск потери ответа, но иногда сообщение может прийти повторно.
Режим нескольких профилей у нас пока выключен. Bitwarden и 1Password тоже нужно отдельно устанавливать и настраивать.
Наличие новой модели в списке ещё не даёт к ней доступ. Нужны ключи, права аккаунта и настройка профиля.
Журналы дочерних агентов удобны для коротких задач. Долгую работу с несколькими исполнителями мы по-прежнему ведём через Kanban.
Мы не роняли рабочий gateway специально и не замеряли скорость до и после обновления на одинаковых задачах. Поэтому здесь только то, что действительно проверено или указано разработчиками.
Мне обновление нравится. В Hermes стало проще следить за работой агентов, получать результаты и понимать, где что происходит. Наша система сейчас работает заметно лучше.
Релиз 0.19.0:
https://github.com/NousResearch/hermes-agent/releases/tag/v2026.7.20
| 2 |  В Hermes уже есть нормальный встроенный Kanban: можно создать карточку, назначить исполнителя, запустить worker-а и получить результат. Для простых задач такого уровня хватает.
Но когда я начал гонять через Kanban серьёзные процессы, стало видно, чего мне не хватает.
Стоковый Kanban отвечает на вопрос:
«Какая задача у кого сейчас лежит?»
А мне нужно было, чтобы система отвечала ещё на другие вопросы:
- кто владеет всей задачей целиком;
- какой агент делает конкретный кусок;
- что агенту можно читать и трогать;
- куда ему нельзя лезть;
- что считается готовым результатом;
- кто проверяет, что за словами есть реальный результат;
- кто доставляет файл или отчёт человеку;
- что потом сохраняется в wiki, skill, report или memory.
Потому что в реальной работе проблема обычно не в самой карточке.
Проблема в другом.
Один агент что-то сделал, второй не понял контекст. Файл появился локально, но человек его не получил. Worker написал «готово», но никто не проверил файл. Зависимость между задачами написали словами, а не связали карточки между собой. Опыт после задачи случайно утащили в память, хотя это был просто временный progress.
Я собрал для себя дополнительный слой поверх обычного Kanban.
В файле есть простая логика:
- у каждой серьёзной задачи должен быть владелец потока;
- карточка должна быть не просьбой, а контрактом;
- в карточке должны быть границы: что можно, что нельзя, какие источники разрешены;
- зависимости между карточками должны быть настоящими, а не текстом в описании;
- worker должен выполнить задачу и проверить результат;
- файл на диске не считается завершением, пока он не доставлен человеку;
- для долгих задач нужен monitor, heartbeat или понятный способ проверить прогресс;
- после завершения нужно решить, куда идёт опыт: в Kanban, report, wiki, skill или memory.
Отдельно я прописал роли.
Есть orchestrator - он держит общий поток.
Есть dispatcher - запускает нужных исполнителей.
Есть worker - делает конкретный кусок.
Есть reviewer - проверяет результат.
Есть delivery owner - доставляет финальный файл или отчёт человеку.
Есть monitor - следит, чтобы длинная работа не зависла молча.
Это звучит чуть формально, но на практике очень сильно разгружает голову.
Я перестаю держать всё в чате и памяти. Система сама показывает, где задача, кто за неё отвечает, что уже проверено, что ещё ждёт, где нужен человек и почему нельзя считать работу завершённой.
Для меня главное правило такое:
модельный ответ - это ещё не работа;
чат - это ещё не доставка;
локальный файл - это ещё не завершение;
отчёт worker-а - это ещё не proof.
Работа начинается там, где у задачи есть владелец, границы, зависимости, проверка, доставка и receipt.
Такой слой я и оформил в отдельный MD-файл.
Его можно забрать как основу и переделать под свою систему: положить в AGENT.md, превратить в skill или использовать как чеклист для настройки своей agent board.
Файл ➡️ КАНБАН | 1 764 |
| 3 |  Я очень ждал от Openai Мини компаньона, а они первым устройством выпускают мини клавиатуру для Codex.
Ну хоть что-то!😁
https://openai.com/ru-RU/supply/co-lab/work-louder/ | 2 117 |
| 4 | Все знаем, сколько сейчас вокруг агента скапливается всего: куча MD-файлов с инструкциями, скиллами, правилами, памятью, описанием роли, примерами, прошлыми решениями. Плюс базы данных, документы и другие источники.
И всё это хочется сразу загрузить ему в контекст. Типа чем больше информации он получит, тем лучше поймёт задачу.
Но я уже много раз говорил: если контекст у агента огромный, он не будет нормально следовать всему, что туда положили. Часть инструкций потеряется, важное смешается с мусором, внимание расползётся.
Поэтому сейчас я использую RLM во всех своих агентах.
Агент не загружает себе в контекст всё подряд. Он сначала понимает мой запрос, потом точечно находит именно те инструкции, файлы, скиллы, данные и прошлые решения, которые нужны ему сейчас.
В итоге в основной контекст попадает не вся свалка, которую мы накопили вокруг агента, а только важная информация для конкретной задачи.
И сейчас мои агенты гораздо лучше понимают запросы и дают более качественные ответы. Не потому, что у них стало больше контекста. А потому, что они научились брать из него только нужное.
Вот именно эту проблему и решает RLM. Очень советую изучить и попробовать.⬇️⬇️⬇️
https://github.com/alexzhang13/rlm
https://github.com/viplismism/rlm-cli
#RLM #AIAgents #ContextEngineering | 3 140 |
| 5 |  Собрал вводный материал по Codex для тех, кто только начинает разбираться.
Не курс🤢 и не интенсив🤢!
Спокойное пособие про рабочую логику Codex: где его запускать, как ставить задачу, как не потерять контроль над правками, как проверять результат и где заранее поставить границы доступа.
Я специально сделал материал без лишней технической плотности, чтобы человек сначала понял рабочий порядок: как давать Codex задачу, как читать план, как проверять diff и где вовремя остановиться.
Главы:
Глава 01 - Что такое Codex
Глава 02 - Первый безопасный запуск Codex
Глава 03 - Git и рабочая папка
Глава 04 - AGENTS.md
Глава 05 - Как ставить задачу Codex
Глава 06 - План до правок
Глава 07 - Безопасный цикл реализации
Глава 08 - Debugging с Codex
Глава 09 - Refactor, docs и spec work
Глава 10 - Review, PR и GitHub workflow
Глава 11 - Local, cloud, permissions, network и secrets
Глава 12 - Как держать Codex-практику актуальной
В AI ОПЕРАЦИОНКЕ Больше материалов для изучения, которые я готовлю для себя и делюсь:
Контекстная инженерия (в полном объеме)
-Техподдержка (обученный агент 24/7 по всем вопросам архитектуры, настройке, созданию агентов и не только) + я в доступе.
-Готовая архитектура всех моих агентов
-Полезные фишки взаимодействия и настройки агентов
-HARNESS (начал выкладывать материалы по мере своего освоения)
-Codex (более прикладной материал буду формировать на канале)
ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ!👍 | 3 244 |
| 6 | Привет друзья! Поговорим сегодня о теме, которая, возможно, в нынешних реалиях будет полезной.
Я 4 года в эмиграции, и скорее всего, не в последний раз.
Поэтому ,буду готовиться вместе со своей агентской системой и показывать что придумываю онлайн.
Начало в 19:00 по Москве , 20:00 по Тбилиси и 13:00 по Монтевидео!😁
https://youtube.com/live/PDh-hDDksdI?feature=share | 3 055 |
| 7 |  В прошлом воскресном эфире я собрал себе отдельного SMM-специалиста.
Изначально задача была простая: я даю мысль, ссылку, голосовое или кусок материала, а агент помогает превратить это в нормальный пост в моём стиле. Чтобы текст звучал как мой, а не как нейросетевая имитация.
После эфира я всю неделю его докручивал.
Сейчас у него появился рабочий порядок. Он не должен сразу бежать в финальный текст. Сначала он разбирает задачу: что я хочу сказать, кому, зачем, какая здесь главная мысль, какой есть источник или факт, где нельзя фантазировать, куда должен вести пост.
Потом он выбирает площадку.
Telegram требует один ритм. Habr - другой. Reddit - другой. VK, VC, Threads, X, Instagram, YouTube - везде свои правила, длина, заход, уровень объяснения и формат результата.
Дальше он пишет черновик в моём голосе. Смотрит, не ушёл ли в инфобиз, не придумал ли факты, не сделал ли из живой мысли методичку, не добавил ли гладкие фразы, от которых сразу видно нейросетевой текст.
Отдельно я сильно докрутил чистку от нейронщины. Собрал цепочку проверок: Voice Pack, запрещённые фразы, замены, humanizer, RuText, style-lint, ручной read-aloud.
И самым последним стоит выпускающий редактор.
Он проверяет финальный текст перед выдачей: смысл совпал, голос мой, формат площадки выдержан, факты не придуманы, риски не замазаны, лишнее не утекло, проверка на нейронщину пройдена. Если что-то не проходит, он разворачивает текст обратно на правку.
Для меня это важная часть AI-операционки. В SMM-контуре появился нормальный маршрут работы: мысль, источник, угол, площадка, голос, чистка, проверка, выпускающий редактор.
Сейчас я всё больше собираю набор профильных агентов. У каждого своя роль, своя память, свои правила, свои инструменты и свой критерий готовности.
SMM-специалист как раз из таких. Он будет писать Telegram-посты, статьи, адаптации под Habr, Reddit, VK, VC, Threads, X и другие площадки. А я буду его дальше докручивать на реальных задачах.
Больше пользы и сама архитектура агента в AI ОПЕРАЦИОНКЕ
#SprutAI #AIОперационка #AIагенты #SMM #Telegram #AgentOps #нейросети | 2 804 |
| 8 |  В AI ОПЕРАЦИОНКЕ я делюсь тем, что использую сам, в частности своими агентами. Каждый день выкладываю кого-то новенького.
Эти голубчики тоже уже там😉
Спасибо всем, кто вступает за поддержку🙏
Ценник, как и прежде, не задираю и стараюсь дать максимум пользы!
#HermesAgent #AIагенты #AIAgents #AgentOps #AIОперационка | 2 681 |
| 9 |  Я собрал новый GitHub-kit для Hermes.
Суть простая: он помогает превратить мутную задачу для агента в нормальный рабочий цикл.
Например, вы хотите: "каждое утро делай мне бриф".
В чате это выглядит как обычный запрос. Но если агент должен делать это каждый день, одного запроса уже мало.
Надо заранее понять:
- что его запускает;
- откуда он берёт данные;
- куда ему можно ходить;
- куда нельзя;
- где нужен мой approval;
- как проверить результат;
- где потом посмотреть, что он реально сделал.
Вот для этого я и собрал Agent Loop Engineering Kit.
Он не заменяет Hermes и не запускает задачи за вас.
Это набор файлов и CLI для подготовки: описать цикл работы агента, проверить его, сделать dry-run и получить нормальный receipt.
Внутри есть:
- loop spec;
- схемы;
- шаблоны;
- safety gates;
- risk classes;
- privacy scan;
- dry-run;
- receipt;
- CLI hermes-loop.
То есть сначала мы не запускаем агента в cron и не даём ему свободу. Сначала описываем правила игры.
Что он видит. Что может трогать. Что должен вернуть. Где остановиться. Как проверить результат, а не верить слову "готово".
Проверил локально: 22 теста прошли, privacy scan чистый, нормальные примеры валидируются, плохой пример специально падает на safety gate, dry-run по daily briefing создаёт читаемый receipt.
Мне эта штука нужна для задач, которые должны повторяться: ежедневные брифы, ресёрч, диагностика, обслуживание репозитория, coding-fix loop, watchlist по источникам.
Если совсем коротко: хороший промпт тут не спасает.
Перед автоматизацией нужен понятный цикл, иначе легко получить чёрный ящик, который жрёт токены, что-то делает и потом пишет "готово".
Сначала цикл. Потом проверка. Потом dry-run. Потом receipt. И только после этого можно думать про cron, webhook, Kanban или GitHub automation.
GitHub:
https://github.com/AlekseiUL/agent-loop-engineering-kit
Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ
#HermesAgent #AIагенты #AIAgents #AgentOps #LoopEngineering #AIОперационка #SprutAI #Автоматизация #GitHub #Нейросети | 2 692 |
| 10 | https://youtu.be/xep4LzDheAM | 2 261 |
| 11 | Сегодня в r/hermesagent увидел очень правильную боль.
Человек месяц пользуется Hermes и понял, что ему не нужно, чтобы агент просто «запоминал факты». Ему нужно, чтобы агент помнил правила работы: стиль письма, логику объяснения, что считать важным, как раскладывать мысль.
И вот тут многие путаются.
Память агента - это не место, куда надо складывать всё подряд. Если туда летят факты, старые решения, стиль, правила, куски переписок и личные привычки, через какое-то время агент начинает не помогать, а тащить за собой старый мусор.
У себя я это сейчас развожу по полкам:
-Голос и стиль - в Voice Pack.
-Правила работы - в skills и AGENTS.md.
-Источники правды - в wiki/source cards.
-Повторяемые процедуры - в отдельные MD-файлы.
-А в память - только короткие устойчивые вещи, которые реально нужны между сессиями.
Это и есть разница между «агент что-то помнит» и «агент работает в нормальном контуре».
Если хотите прокачать своего агента, я бы начинал не с вопроса «как сделать память больше».
Я бы спросил иначе:
что агент должен помнить как факт, что как правило, что как процедуру, а что вообще не надо сохранять?
Вот после этого память перестаёт быть складом и становится частью операционки. | 3 101 |
| 12 |  Друзья, начал потихоньку выкладывать в AI ОПЕРАЦИОНКУ свои агентские наработки.
Рабочие файлы под конкретные роли: главный агент, методолог, дизайнер, маркетолог, психолог, бизнес-аналитик и так далее.
Вот такая маленькая банда у меня теперь собирается )))
Каждый агент идёт в MD-формате: с ролью, задачами, правилами работы, ограничениями, логикой проверки результата и описанием, как это можно использовать.
Можно ставить как skill.
Можно адаптировать под полноценного агента.
Можно просто разобрать и забрать себе подход к архитектуре.
Я сейчас каждый день формирую по одному-два таких файла и выкладываю их в Ai ОПЕРАЦИОНКУ. Это те агенты и роли, которые я сам использую в своей системе, а не «теоретическая подборка из интернета».
И да, страшное дело - вход туда платный. Целых €10.
Понимаю, сейчас кто-то уже набрал воздух: «опять платный канал!»
Товарищи, всё верно. Я решил нажиться на вас по-крупному - выкладываю свои рабочие файлы, схемы, разборы и агентские заготовки примерно за цену килограмма говядины😁 )))
Кому интересно собрать свою агентскую операционку не с нуля - заходите ➡️AI ОПЕРАЦИОНКА | 2 636 |
| 13 | Нашёл кейс по Hermes Agent у компании, которая обслуживает бассейны. У них 450+ бассейнов в базе и 400+ обслуживаний в неделю. Менеджер маршрутов/QC подключил Hermes к своим таблицам, сервисным отчётам, аналитике и Telegram/Slack.
И что получилось?
Утром Hermes собирает ops-brief: сколько маршрутов, где странные отклонения, какие фильтры пора чистить, где могут быть проблемы по сервису. Это экономит 10–20 минут каждый день.
Но сильнее другое. Hermes смотрит живые отчёты техников и ловит ошибки, пока маршрут ещё идёт: странные химические показатели, пропущенные действия, отчёты, которые не бьются с историей бассейна, подозрения на утечки, проблемы конкретного техника.
Поймать такую ошибку в 13:30 - это совсем не то же самое, что увидеть её вечером после жалобы клиента.
Отдельно понравился кусок про онбординг новых клиентов. Раньше автор тратил около 2 часов в воскресенье, чтобы раскидать новых клиентов по маршрутам. Сейчас батчит это из Telegram примерно за 18 минут: Hermes проверяет географию, нагрузку техников и аккуратно собирает маршрут.
Вот здесь и начинается правильная агентская операционка.
Сначала человек построил каркас правды: таблицы, правила, QC-критерии, историю обслуживания, аналитику. И только потом дал агенту доступы. Не «думай вообще за меня», а «смотри живые события по моим правилам и буди меня, когда что-то не так».
Агент становится полезным когда он встраивается в скучную, повторяемую, денежную рутину.
Источник: Reddit, r/hermesagent, пост от 14 Jun 2026
https://old.reddit.com/r/hermesagent/comments/1u5dtuh/personal_hermes_use_case_for_a_pool_service/
#HermesAgent #AIагенты #AIAgents #AgentOps #AIоперационка #Автоматизация #БизнесАвтоматизация #GoogleSheets #Операционка #SprutAI | 2 801 |
| 14 | Нашёл вполне нормальный бизнес-кейс AI-агента.
Не «агент заменил отдел продаж», не «заработал миллион во сне», а обычная понятная рутина, за которую реально можно платить.
Человек продаёт виниловые пластинки. Он фотографирует альбом спереди и сзади, кладёт рядом рукописный инвентарный номер и оценку состояния.
Дальше агент берёт эту входящую информацию и делает работу, которую руками делать муторно: ищет релиз в Discogs, смотрит проданные аналоги на Discogs и eBay, предлагает цену, обрезает фотографии и готовит карточку товара.
Потом всё попадает в очередь на проверку. Там человек видит фото, ссылки на похожие продажи, предложенную цену и черновик объявления.
И вот это мне нравится больше всего: человек может поправить текст или просто нажать approve. После этого объявление уходит в публикацию.
Для меня это и есть нормальная агентная автоматизация.
Не «убрать человека из процесса», а довести рутину до хорошего черновика с доказательствами и оставить человеку решение.
Такая же логика легко переносится почти куда угодно: товары, услуги, документы, контент, заявки, лиды, CRM, поддержка. Просто агент забирает кусок скучной работы и превращает её в управляемый конвейер.
Ссылка:
https://old.reddit.com/r/hermesagent/comments/1u4ay0a/pushing_the_limits_of_hermes_agent_what_are_your/
#AIагенты #Автоматизация #БизнесАвтоматизация #AgentOps #HermesAgent #SprutAI | 2 527 |
| 15 |  +8Кайф! Не веду я инстаграм, но теперь, наверное начну.
С помощью агента дизайнера (Джесси Пинкмана) и его возможности через GPT генерировать картинки (инструмент скинул в прошлом посте) создал ему инструмент для инстаграм каруселей.
Агент получает от меня тему - идет к маркетологу, берет "углы" - идет к методологу, берет структуру - берет мое фото ( у него сохранены референсы) - берет брендбук (шрифт и цветовые решения, которые я ему указал) - идет в GPT image 2 - делает ОТК = ГОТОВАЯ КАРУСЕЛЬКА!!!!
Это моя 2 попытка и уже есть неплохой результат! Буду мучать дальше!🔥 | 3 614 |
| 16 |  Друзья, выложил на GitHub gpt-image-2-agent-kit.
История простая. Я пользовался генерацией изображений через своего агента дизайнера с помощью Nano Banana по API, потом гонял GPT Image 2 тоже платно. Картинки классные, но жаба душит, когда ты уже платишь за подписку GPT, а каждый нормальный эксперимент с изображениями снова превращается в отдельный расход.
Поэтому собрал инструмент, который работает локально и позволяет использовать GPT Image 2 без отдельной оплаты API, если у вас уже есть совместимый доступ через подписку GPT.
Но самое интересное тут не «сделать картинку по промпту».
Обычные репозитории часто живут в логике: написал prompt - получил image.
Я сделал иначе. Тут можно подключать свои фотографии как референсы, добавлять лицо, identity pack, style pack, брендбук, цвета, визуальные правила. То есть не каждый раз объяснять модели с нуля, кто вы и в каком стиле нужно рисовать.
И главное - репозиторий сделан не только для человека в терминале, а для AI-агента.
Агент может понять запрос, выбрать identity, выбрать style, приложить refs, сделать dry-run, показать план, дождаться разрешения, запустить live generation и сохранить receipt.
Плюс я специально добавил safety-слой: проверка путей, валидация референсов, agent-friendly JSON, receipts, privacy-first подход. Без браузерной автоматизации, без обещаний «бесплатного безлимита» и без попыток раздавать чужой доступ.
Честно: это не официальный SDK OpenAI, не обход квот и не публичный сервис из личной подписки. Это аккуратный локальный набор для человека или агента, у которого уже есть свой совместимый доступ.
Вот repo: https://github.com/AlekseiUL/gpt-image-2-agent-kit
⭐️ не забудьте жмякнуть в GitHub 😉
Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ
#GPTImage2 #AIагенты #AIAgents #ImageGeneration #GPT #OpenAI #AgentOps #Автоматизация #BrandBook #AItools #SprutAI | 2 664 |
| 17 |  AI-агенты слишком уверенно пишут «готово».
Вот только «готово» в чате и рабочий результат - это разные вещи.
Я выложил на GitHub Codex CLI Evidence Runner - инструмент, который я сделал под свою боль с Codex CLI.
У меня отдельный агент под это выделен и у него только один инструмент и при сложных задачах, любой другой агент может к нему обратиться за помощью.
Смысл простой: Codex выполняет задачу, а runner собирает доказательства работы.
Не красивый отчёт в стиле «я всё сделал», а нормальный рабочий след: diff, изменённые файлы, проверки, тесты, receipt, safety gate и dry-run apply.
Потому что если агент лезет в код, мне мало его финального сообщения. Я хочу видеть, что он реально поменял, что проверил и можно ли вообще рассматривать этот patch к применению.
Я не делал ещё одного coding-agent. Таких уже вагон.
Я сделал слой проверки вокруг Codex CLI, чтобы результат агента можно было принимать не по словам, а по фактам.
Вот repo: https://github.com/AlekseiUL/codex-cli-evidence-runner
⭐️ не забудьте жмякнуть в GitHub 😉
Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ
#CodexCLI #AIагенты #AgentOps #OpenSource #GitHub #SprutAI | 2 296 |
| 18 | Агенты сейчас немного остывают.
Не потому что они бесполезные. Скорее потому что про них начали говорить из каждого утюга, обещать какие-то космические возможности, а по факту у большинства всё заканчивается на уровне: «поставь агента, и он будет делать за тебя всё».
Ну ок.
А как его ставить?
Для каких задач?
Как с ним общаться?
Что ему можно давать, а что лучше не трогать?
Как работает память?
Как работает контекст?
Как агент вообще должен понимать, каким инструментом пользоваться?
Вот тут обычно тишина.
Люди хотят быстрый дофамин: поставить агента за вечер, желательно бесплатно, желательно на бесплатных моделях, желательно вообще не вникать. Просто включил - и он такой умный товарищ, который сам понял твою жизнь, задачи, стиль, бизнес, ограничения и начал шуршать.
А потом начинается любимое:
«Ваши агенты говно, они не работают».
Да работают они. Просто часто человеку хочется помощника, но не хочется разобраться, как этому помощнику ставить задачи.
И я это понимаю. Информации сейчас реально много, но она вся какая-то одинаковая: очередной фреймворк, очередной GitHub, очередное «смотрите, что умеет агент». А нормального разговора про то, как вообще думать через агентов, мало.
Для меня тут всё проще.
Если у вас есть задача, которая повторяется хотя бы пару раз в день, уже можно смотреть в сторону автоматизации. Не надо ждать «идеального кейса». Надо взять конкретную рутину и понять: что на входе, что должно быть на выходе, какие инструменты нужны, где агенту нельзя лезть, как проверить результат.
Вот с этого и начинаются нормальные агенты.
Не с красивой демки. Не с «дай ему полный доступ ко всему». Не с надежды, что он сам догадается.
С азов.
Как задать роль. Как дать контекст. Как описать хороший результат. Как показать пример. Как ограничить инструменты. Как понять, что агент не фантазирует, а реально делает работу.
Я сейчас сам всё больше ухожу именно в эту сторону. Не в новости про агентов, а в практику: что применимо, как работает, где ломается и как это нормально собрать под свои задачи.
Потому что пока человек не понимает, как агент думает и чем пользуется, он будет общаться с ним как с обычным чатом. А потом удивляться, почему на выходе ерунда. | 2 164 |
| 19 | Я давно для себя понял одну штуку: если пытаться успеть за всем, что выходит в AI, очень быстро начинаешь не развиваться, а просто разменивать внимание.
Самое стрёмное, что это спокойно приводит к ВЫГОРАНИЮ, если серьёзно подходишь к делу. У меня за последние 2 года такое случалось 2 раза. Приходилось полностью отключаться, уезжать отдыхать и приводить голову в норму. Дорого, но помогает.
Сейчас это особенно заметно по агентам. Каждый день кто-то выкатывает новый инструмент, новую платформу, новый способ собрать помощника, новый фреймворк, новый интерфейс. И вроде бы хочется всё посмотреть, везде разобраться, всё попробовать, чтобы не отстать. Но по факту такой режим чаще отвлекает от пользы, чем помогает.
Понимание этого у меня появилось не вчера. Когда вокруг было много разных инструментов автоматизации, я не стал прыгать по всему подряд, а начал глубоко разбираться в n8n. Именно через него я начал понимать, как строятся процессы, где ломаются сценарии, как передаются данные, почему один workflow работает стабильно, а другой разваливается от первого нестандартного шага.
Потом из этого естественно вырос интерес к агентам. Не потому что «вышла новая модная штука», а потому что агенты стали следующим слоем той же логики: есть задача, есть инструменты, есть контекст, есть память, есть ограничения, есть проверка результата. Сначала это были агентские связки вокруг n8n, потом OpenClaw, Hermes и всё, что сейчас постепенно складывается в нормальную агентскую операционку.
И вот здесь для меня снова работает тот же принцип: не надо размениваться в ширину. Если я каждый день буду бросаться на новый инструмент, у меня будет ощущение, что я в теме, но реального понимания станет меньше. Потому что понимание появляется не от того, что ты пробежался глазами по двадцати новинкам, а от того, что ты достаточно долго ковыряешь одну сферу изнутри.
Когда ты понимаешь основу, новые штуки уже не так сбивают с курса. Ты смотришь на них спокойнее. Видишь, где реально новая идея, где просто другая обёртка, где маркетинг, а где вещь, которую можно забрать в свою работу. Сейчас агент сам помогает мне с этим: кидаю ему ссылку на новинку, а он разбирает, нужно нам это или нет, есть там польза для текущего контура или просто очередной шум.
Мне кажется, сейчас многим мешает именно гонка «как бы всё успеть». Вышел новый агент - надо посмотреть. Вышел новый сервис - надо попробовать. Кто-то написал, что старый подход уже умер - надо срочно пересобираться. В итоге внимание всё время уходит наружу, хотя польза чаще находится внутри: в том, чтобы глубже понять один слой и научиться применять его в своей системе, жизни или рутине.
Для меня это сейчас главный фильтр по AI-новинкам. Не «надо ли мне срочно попробовать всё», а «помогает ли это глубже понять и усилить тот контур, который я уже строю» | 2 029 |
| 20 |  Собрал системный техосмотр для Hermes.
Когда Hermes становится рабочим контуром, ломаться может не только модель. Там уже профили, кроны, память, skills, gateway, MCP, конфиги и логи.
И если что-то пошло не так, обычное «проверь config» уже не спасает.
Поэтому я собрал Hermes Agent System Doctor.
Он локально проверяет Hermes home и делает безопасный отчёт: где факт, где риск, где неизвестно и где нужен repair-plan.
Смотрит profiles, config.yaml, cron metadata, gateway signals, logs, auth surfaces, memory, skills, plugins, MCP и drift после обновлений.
Без raw secrets, без чтения приватной памяти, без запуска cron, plugins и MCP.
Сначала отчёт. Потом план. Потом preview. И только после явного approval - узкий fix.
GitHub
https://github.com/AlekseiUL/hermes-system-doctor
Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ
#HermesAgent #AIагенты #AgentOps #Автоматизация #SprutAI #OpenSource | 2 238 |
