Sprut_Ai

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.

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

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

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

Кайф! 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!🔥

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

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

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.

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»

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

Смотрите, чем меня зацепила история с Hermes Desktop. Не тем, что там «красивый интерфейс». Интерфейсов сейчас каждый второй накидает. Интересно другое: наружу начали вытаскивать то, что обычно спрятано где-то в жопе системы. Сессии, память, фоновые задачи, расходы, роли, approvals, tools, skills. То есть не просто чат с агентом, а место, где видно его рабочее состояние. Вот это реально важная штука. Потому что если агенту дать файлы, Telegram, cron, доступ к проектам и разные модели, то красивого ответа уже мало. Я хочу видеть, что он делает, где ждёт разрешение, сколько сожрал, куда полез и почему решил, что задача готова. У меня вся история с Hermes и Майком ровно туда же едет: не «сделай мне что-нибудь умное», а нормальная эксплуатация. Задачи, роли, память, проверки, отчёты, стоп-кран. Тут Hermes хорошо попал в боль. Люди устали смотреть на демки, где агент красиво бегает. Всем уже хочется понять, как этим управлять, когда оно работает каждый день. Вот это направление мне нравится. #HermesAgent #HermesDesktop #HermesAI #AIAgents #AIагенты #AgentOps #AIоперационка #Автоматизация #ClaudeCode #OpenClaw #SprutAI

ЭТО ОЧЕНЬ СМЕШНО!🤣 Я сегодня попросил моего ресерчера посмотреть информацию обо мне в глобальной паутине- типа, какие есть упоминания? Он вернулся ко мне очень озадаченный, говорит- у нас куча сливов, вся информация наша выложена в сеть и продается за копейки!😵‍💫😵‍💫😵‍💫 Бля! Самое смешное, что НЕТ У МЕНЯ НИКАКИХ КУРСОВ 😆😂 Не сформированных видеоматериалов и супер-пупер гайдов сформированных для скачки и выкладывания в эти помойки! У меня в AI ОПЕРАЦИОНКЕ только то, что делаю для себя (делюсь чуть больше, чем тут) и те материалы, как последняя информация о "контекстной инженерии", которую я сам формирую по мере усвоения, прямые эфиры, чат (общение), агент-помощник по техническим вопросам и я в доступе. 😁 Мне очень жаль, если вы уже купили "мои курсы" и разочаровались в материале. Интересно, за сколько продают, если и так вход копеечный... Кто еще не успел купить, вот ссылки 😄: AI Операционка / Sprut_Ai / Алексей Ульянов 1. Kursliv https://kursliv.org/threads/sprut_ai-aleksej-uljanov-ai-operacionka-aprel-2026.303551/ 2. Sharewood https://sharewood.forum/threads/113328/ 3. CoursX https://coursx.net/14989-sprut-ai-aleksey-ulyanov-ai-operacionka-aprel-2026.html 4. KladovayaKatalog https://kladovayakatalog.ru/product/sprut_ai-ai-operaczionka-aprel-2026-aleksej-ulyanov/ 5. VK wall / паблик https://vk.com/wall-238625403_45 6. EGround https://eground.org/threads/ai-operacionka-1-mesjac-sprut_ai-aleksej-uljanov.193580/ 7. AllCoursesClub — AI Операционка апрель 2026 https://s55.allcoursesclub.cc/threads/sprut_ai-Алексей-Ульянов-→-ai-Операционка-Апрель-2026.197480/ 8. Courses Forum https://s1.courses.forum/threads/ai-operatsionka-aprel-2026-sprut_ai-aleksei-ul-yanov.451647/ 9. Kurssuperss https://kurssuperss.space/index.php?threads/sprut_ai-Алексей-Ульянов-→-ai-Операционка-Апрель-2026.10677/ 10. AllCoursesClub — AI Операционка 1 месяц https://s55.allcoursesclub.cc/threads/ai-Операционка-1-месяц-sprut_ai-Алексей-Ульянов.195219/ 11. Sliv-info https://sliv-info.biz/threads/sprut_ai-aleksej-uljanov-ai-operacionka-aprel-2026.234558/ 12. Slivbox https://slivbox.cc/threads/aleksej-uljanov-sprut_ai-ai-operacionka-aprel-2026.308546/ 13. ZetHUB https://s2.zethub.biz/threads/ai-operacionka-aprel-2026-sprut_ai-aleksej-uljanov.70320/ 14. Silasliva https://s1.silasliva.biz/threads/sprut_ai-aleksej-uljanov-ai-operacionka-aprel-2026.91905/ 15. Bestkurs https://bestkurs.biz/product/ai-операционка-апрель-2026-алексей-ульяно/ 16. Infoshopik https://infoshopik.com/shop/aleksey-ulyanov-ai-operatsionka-aprel-2026-sprut_ai/ 17. Freekurses https://freekurses.site/product/aleksey-ulyanov-ai-operatsionka-aprel-2026-sprut_ai/ 18. Vkurse https://s6.vkurse.info/threads/sprut_ai-aleksej-uljanov-ai-operacionka-aprel-2026.609019/ 19. PirateHUB https://s1.piratehub.biz/threads/ai-operacionka-aprel-2026-sprut_ai-aleksej-uljanov.451647/ 20. Moresliv https://moresliv.net/threads/aleksej-uljanov-sprut_ai-ai-operacionka-aprel-2026.314044/ 21. KursClub https://kursclub.net/threads/ai-operacionka-1-mesjac-sprut_ai-aleksej-uljanov.400452/ 22. Supersliv http://supersliv.biz/threads/sprut_ai-aleksej-uljanov-ai-operacionka-aprel-2026.93664/ 23. Pirate Buhta / раздел программирование, где найдено упоминание https://pirate-buhta.com/forums/programmirovanie.73/page-2 24. DAPF — упоминание в разделе курсов по нейросетям/ИИ https://dapf.us/forum/forums/kursy-po-nejrosetjam-i-ii.453/ 25. WLUX — упоминание в разделе мануалов https://wlux.net/forums/71/ 26. SlivAP — раздел программирования с упоминанием https://slivap.cc/forums/kursy-po-programmirovaniju.32/ 27. CoursX — раздел программирования с упоминанием https://coursx.net/programmirovanie/ 28. SkladchikTV https://skladchik.tv/threads/sprut_ai-ai-agenty-ot-ustanovki-do-vnedrenija-aleksej-uljanov.480486/

Друзья, забирайте моего Researcher Agent. Это тот самый товарищ, который каждый день помогает мне копать источники, сравнивать инструменты, проверять гипотезы и не тащить в работу сырой мусор из интернета. Я выложил публичную версию на GitHub - без моих приватных данных, памяти, ключей и внутренней кухни. Только безопасный профиль, навыки, шаблоны и логика исследования. Если вы уже ковыряетесь в Hermes или хотите собрать себе нормального AI-исследователя - думаю, пригодится. https://github.com/AlekseiUL/hermes-researcher-agent Кто поставит - напишите, как зашло 😉 #SprutAI #HermesAgent #researcher #AI-ОПЕРАЦИОНКА

Разобрал первые 3 главы, самое простое для начала. 👛 https://youtu.be/Pk9NHioiH5Q почему одного хорошего промпта уже мало, чем агент отличается от обычного чата, что такое контекст, память, источник истины, контекстное окно и почему AI часто ломается не из-за «плохой модели», а из-за криво собранной рабочей среды. Главная мысль простая: Prompt Engineering не умер. Он стал первым слоем. А дальше начинается уже Context Engineering - умение собрать агенту задачу, источники, инструменты, ограничения, критерии готовности и правила остановки. Остальные 16 глав с разборами и презентациями буду выкладывать в AI Операционке. Кому интересно- присоединяйтесь, буду рад!

Обновил Hermes Agent до 0.15.0. На этот раз для меня интересен не список новых функций, а то, что релиз бьёт по тем местам, где у нас реально болело. У нас уже были все эти приколы: Telegram-авторизация отвалилась - чинили. Агент полез не в тот рабочий контур - чинили через память и skills. Kanban-задачи жили в одном профиле, а специалист смотрел в другой - ловили руками. Cron мог быть полезным радаром, а мог стать шумной машинкой, которая просто жжёт токены. Старые сессии искались тяжело, и это мешало нормально продолжать работу. Hermes взрослеет не через красивые обещания, а через скучные вещи, без которых агентская система превращается в кашу: нормальный Kanban, быстрый поиск по сессиям без LLM, retries, worktree под задачу, защита от prompt-injection через tools/memory/skills, меньше лишних вызовов, быстрее запуск. 0.15 для меня - это не «вау, новая игрушка». Это ещё один шаг к системе, где агент не просто отвечает, а держит задачу, помнит след, переживает ошибки и не заставляет тебя быть его нянькой каждые пять минут. Вот за это обновление и уважаю. https://github.com/NousResearch/hermes-agent/releases/tag/v2026.5.28 #HermesAgent #AIагенты #AgentOps #SprutAI

Друзья, хочу зайти в одну тему, которая всё чаще всплывает вокруг нормальных AI-агентов. Context Engineering (контекстная инженерия). Если на пальцах, раньше все носились с промпт-инжинирингом. Как правильно попросить модель, какую роль ей дать, как сформулировать задачу. Но с агентами этого уже мало. Потому что агент - это не просто чат, который красиво отвечает. Он работает с памятью, файлами, инструментами, источниками, ограничениями, проверками, доступами, Telegram, браузером, задачами и иногда ещё кучей других агентов вокруг. И тут вопрос уже не только в том, как попросить модель. Вопрос в другом: что агент должен увидеть, знать, помнить, использовать и проверить, чтобы нормально выполнить задачу. Вот это и есть Context Engineering. Я сам хотел спокойно сесть и пройти эту тему от и до. Что знаю - повторить. Что не знаю - изучить. Где ошибаюсь - поправить. Где найду рабочие схемы - сразу переложить на свою агентскую операционку. Потом подумал: а почему бы не делать это вместе? Уточнил у участников AI ОПЕРАЦИОНКИ, интересно ли им такое совместное погружение. Голосование показало почти 100% интерес. Ну ок, значит делаем. Формат будет простой: я изучаю тему, собираю материалы, проверяю на своих агентах, делаю видео, стримы, заметки, шаблоны и постепенно превращаю это в нормальную рабочую папку. Не в «курс новой профессии за 30 дней». Вот этого не будет. Скорее это будет совместное изучение темы на живых примерах. В комментарий приложу файл с планом, по которому можно выстроить освоение материала. Там уже разложены главы: LLM-база, prompt engineering как стартовый слой, устройство агента, память, источники истины, RAG, tools, MCP, проверки, безопасность, handoff и всё остальное, что постепенно собирает агентскую систему в голову. ⬇Проходить всё это будем внутри AI ОПЕРАЦИОНКИ. Вход не поднимаю- 10 евро ( 832 рубля) для поддержания штанов.😁 Материал в комментариях⬇

Друзья, сегодня будет стрим. В 19:00 по Москве / 20:00 по Тбилиси. Будем вживую ковырять Hermes Agent: браузер, browse.sh skills и Computer Use на Mac mini. Без лекции - просто посмотрим, как агент реально орудует сайтами и интерфейсом Mac. https://youtube.com/live/YarhND_kR5o?feature=share

Друзья, я тут собрал большой срез своей агентской операционки. Взял то, с чем сам сейчас живу и работаю: AI-агенты, Hermes, Telegram, роли, память, инструменты, crons, Kanban, approval, проверка результата, безопасность, бизнес-пилот. И разложил это простым языком в материалы. Почему вообще решил это сделать? Потому что вижу одну и ту же дырку у многих, особенно у новичков. Люди уже пользуются ChatGPT, смотрят на агентов, ставят ботов, пробуют Hermes, Claude Code, Codex, автоматизации. Но часто непонятно, из чего агент вообще состоит. Где модель, где роль, где память, где инструменты, где Telegram, где доступы, где проверка, где ответственность человека. Я попробовал описать путь от базы до практики: от состава AI-агента - до выбора первой задачи, настройки, проверки результата и внедрения в рутину или бизнес-процесс. Если окажется полезным - кайф. Значит, не зря ковырялся. А полное собрание материалов, рабочая тетрадь оператора и demo/capstone-кейс лежат у нас в AI Операционке. Забирайте, изучайте, ковыряйтесь. 👇 Файлы в комментариях к посту 👇

Друзья, выложил новый репозиторий для тех, кто уже успел погрязнуть в OpenClaw, но смотрит в сторону Hermes. https://github.com/AlekseiUL/openclaw-to-hermes-migration-kit История простая. Многие долго настраивали OpenClaw: агенты, роли, skills, память, Telegram-боты, cron-задачи, ключи, какие-то свои промпты, локальные файлы. Потом появился Hermes. Он проще, стабильнее, аккуратнее по архитектуре. И вроде бы хочется перейти. Но внутри сразу поднимается жаба: «Блин, я же уже всё это собирал. Опять с нуля? Опять ключи? Опять Telegram? Опять память переносить? А если всё сломаю?» Вот под эту боль я и сделал OpenClaw to Hermes Migration Kit. ━━━━━━━━━━━━━━━ Это не волшебная кнопка «перенеси мне всё и не задавай вопросов». Я такие кнопки как раз не люблю, потому что в агентных системах они обычно палок насуют в самый неподходящий момент. Особенно когда там Telegram bot token, crons, память, базы, .env, auth-файлы и живые автоматизации. Смысл набора другой - сделать миграцию щадящей. Сначала аудит старого OpenClaw. Без изменения файлов. Без выгрузки ключей. Без «скинь мне весь .env в чат». Потом инвентаризация: какие агенты есть, какие skills, какие cron-задачи, где память, где базы, где Telegram, какие ключи нужны. Потом mapping: какой OpenClaw agent во что превращается в Hermes profile. Потом перенос по одному профилю. Потом проверка: отвечает ли агент, видит ли skills, не потерялась ли память, не конфликтует ли Telegram polling, не торчат ли хвосты на старую папку. И только потом cutover. ━━━━━━━━━━━━━━━ ⭐️ Если вам тема полезна - поставьте звёздочку на GitHub. Для маленьких open-source штук это реально помогает. ➡️А если хотите больше таких практических наборов, разборов и живой агентной операционки - заходите в AI Операционку. Кто уже думал переезжать с OpenClaw на Hermes - что больше всего останавливает? #OpenClaw #HermesAgent #AIагенты #AIAgents #Автоматизация #TelegramBot #AgentOps #SprutAI