Реймер | AI Трансформация Бизнеса
Відкрити в Telegram
Канал Дэна Реймера о AI-трансформации бизнеса, стратегии и бизнес-моделях, технологических трендах и культуре лидерства. Основатель и CEO Reymer Digital ex - Вице-президент ГК ЛАНИТ, ЭР-Телеком Холдинг профессор ВШБ НИУ ВШЭ @denReymer
Показати більше3 072
Підписники
Немає даних24 години
-77 днів
-1430 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
липень '26
липень '26
+31
в 1 каналах
червень '26
+53
в 0 каналах
Get PRO
травень '26
+68
в 1 каналах
Get PRO
квітень '26
+93
в 3 каналах
Get PRO
березень '26
+157
в 6 каналах
Get PRO
лютий '26
+237
в 8 каналах
Get PRO
січень '26
+560
в 2 каналах
Get PRO
грудень '25
+649
в 3 каналах
Get PRO
листопад '25
+399
в 2 каналах
Get PRO
жовтень '25
+347
в 0 каналах
Get PRO
вересень '25
+147
в 3 каналах
Get PRO
серпень '25
+37
в 1 каналах
Get PRO
липень '25
+34
в 0 каналах
Get PRO
червень '25
+60
в 2 каналах
Get PRO
травень '25
+47
в 0 каналах
Get PRO
квітень '25
+51
в 1 каналах
Get PRO
березень '25
+75
в 2 каналах
Get PRO
лютий '25
+31
в 1 каналах
Get PRO
січень '25
+71
в 0 каналах
Get PRO
грудень '24
+32
в 4 каналах
Get PRO
листопад '24
+28
в 3 каналах
Get PRO
жовтень '24
+77
в 2 каналах
Get PRO
вересень '24
+42
в 1 каналах
Get PRO
серпень '24
+273
в 1 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 27 липня | 0 | |||
| 26 липня | 0 | |||
| 25 липня | +1 | |||
| 24 липня | +2 | |||
| 23 липня | +2 | |||
| 22 липня | 0 | |||
| 21 липня | 0 | |||
| 20 липня | +1 | |||
| 19 липня | 0 | |||
| 18 липня | 0 | |||
| 17 липня | +3 | |||
| 16 липня | 0 | |||
| 15 липня | +1 | |||
| 14 липня | 0 | |||
| 13 липня | +2 | |||
| 12 липня | +2 | |||
| 11 липня | +2 | |||
| 10 липня | +1 | |||
| 09 липня | +3 | |||
| 08 липня | +1 | |||
| 07 липня | +4 | |||
| 06 липня | 0 | |||
| 05 липня | 0 | |||
| 04 липня | +1 | |||
| 03 липня | +1 | |||
| 02 липня | +2 | |||
| 01 липня | +2 |
Дописи каналу
Немного про темпы развития ИИ
Среднее время жизни моделей пока еще больше года, но причина в OpenAI, который упорно держит своих первенцев и закроет только в декабре.
И мы с вами перейдем в режим, когда модели будут появляться и исчезать быстрее процессов бюджетирования в корпорациях....
p.s. видео сделано автономно Claude Fable с использованием Remotion и elevenlabs одним прмптом
| 2 |  Агенты вышли на работу. Должность их руководителя вакантна
Спор «умеют ли агенты?» закончился сам собой. Остался вопрос практический: о результатах их работы вы узнаете раньше регулятора - или из его письма?
Шесть отчётов - от Anthropic и Стэнфорда до индустрии безопасности, последний вышел в июле - сходятся в одном. 92% компаний планируют инвестировать в генеративный ИИ в ближайшие три года, зрелыми свои вложения считает 1%. Бюджет выделили все. Должность руководителя агентов заняли единицы.
Вакансия уже стоит денег. Больше половины компаний, где агенты работают в промышленном контуре, за последний год получили инцидент или предотвращённый сбой - опрос 900 руководителей, июль 2026.
Такой строки в штатном расписании нет. А должность есть - и состоит из трёх обязанностей.
1. Видеть, что делают агенты. Опрос 1 253 руководителей ИБ (Netskope): ИИ развёрнут у 73% организаций, управляют им в реальном времени 7%. 91% узнают о действии агента после того, как оно выполнено. 88% не отличают личный ChatGPT сотрудника от корпоративного. Политика по ИИ у этих компаний есть. Судя по цифрам, агенты её не читали.
2. Дозировать полномочия. Stanford AI Index 2026: агенты за год прошли путь с 12% до 66% на бенчмарке реальных задач на компьютере - и проваливают каждую третью попытку. При этом собственную идентичность - свой доступ, свои границы, свой аудит - получает лишь один агент из трёх; остальные работают на общих ключах и чужих учётках (тот же опрос). Протокол Anthropic про zero trust умещается в строку: доступ - по задаче, доверие - по подтверждённому результату.
3. Принимать работу. Claude for Financial Industry: по данным Anthropic, Moody's сократила подготовку кредитного заключения с 40 часов до 2 минут. Порядок жёсткий: model risk management согласован до пилота, человек утверждает каждый выход агента. Регулируемый финсектор первым выучивает то, что остальные выучат на собственных инцидентах.
Половина источников - материалы Anthropic, продавца агентов. Тем показательнее: о том, что агентам нельзя доверять без контура, громче всех пишет тот, кто их продаёт.
Занята ли должность у вас, проверяется вопросом из тех же отчётов: если агент сойдёт с рельсов - узнаете ли вы об этом в течение часа? Дальше вопросы совета директоров пишутся сами: кто видит действия агентов в реальном времени, кто владеет этим риском, чем подтверждена зрелость внедрения.
У этой должности есть понятный чертёж: владелец результата, владелец риска, границы полномочий, приёмка, обратимость - контур управления. Купить его вместе с моделью нельзя. Качество модели наращивает интеллект; ответственность появляется только из устройства самой организации.
Агенты вышли на работу. Испытательный срок в этой конструкции проходит работодатель.
@ReymerDigital | 379 |
| 3 |  Прожорливый ИИ
Рекордный CAPEX Google и впервые за 20 лет отрицательный денежный поток!
красиво. | 451 |
| 4 |  Прожорливый ИИ
Рекордный квартальный CAPEX Google и впервые за 20 лет отрицательный свободный денежный поток.
красиво. | 1 |
| 5 |  +3Инструкцию к ИИ-агентам написали в 1994 году
За тридцать лет до нынешних ИИ-агентов редактор журнала Wired Кевин Келли закрыл книгу «Out of Control» главой из девяти законов - принципов, по которым из простого само собирается сложное: пчелиный рой, экономика, эволюция, живой организм. Сегодня список читается как язык, которым мы описываем поведение ИИ-агентов.
Келли - первый исполнительный редактор Wired, пришёл в журнал ещё до его запуска. «Out of Control» вышла до массового интернета и описывала мир распределённых, самоуправляемых, роевых систем. Это и есть природа, которую мы пытаемся воспроизвести в агентных архитектурах - Келли разобрал её задолго до того, как она стала нашей рабочей задачей.
Девять законов (в карточках - с авторскими формулировками):
1. Распредели бытие.
2. Управляй снизу вверх.
3. Возделывай возрастающую отдачу.
4. Расти сборкой из простого.
5. Держи богатую периферию.
6. Чти свои ошибки.
7. Не гонись за оптимумом, держи много целей.
8. Живи в устойчивом неравновесии.
9. Пусть правила меняют себя сами.
Три закона попадают в сегодняшние узкие места.
Управляй снизу вверх. Когда всё связано со всем, события идут одновременно и обходят любой центр. Рой ведёт себя сам, и на быстрых массовых изменениях только рой и способен справиться. Система из сотни агентов, работающих параллельно, не управляется единой командой сверху - управление приходится закладывать в локальные правила каждого агента.
Возделывай возрастающую отдачу. Каждое применение идеи, навыка, приёма усиливает его и делает вероятнее следующее применение - положительная обратная связь, снежный ком. У Келли это «тем, кто имеет, будет дано». В агентах это те самые циклы: агент делает шаг, результат оценивается по заданным критериям и возвращается на вход следующего шага. Замкнутая управленческая петля с оценкой результата - механизм, который превращает разовое действие в нарастающее улучшение.
Чти свои ошибки. Келли описывает эволюцию как систематическое управление ошибками: выход за пределы привычного метода неотличим от ошибки. Агент, который никогда не ошибается, ничего нового и не найдёт. Ошибку приходится делать управляемой частью процесса.
Строя агентные системы, мы собираем нечто более близкое к живой системе, чем к механизму. Управление держится на локальных правилах агентов. Выживание - компромисс многих целей сразу. Ошибка встроена в работу как топливо, её культивируют. Теория сложности стала повседневной реальностью каждого, кто запустил агента в реальную работу.
Самый сильный закон Келли поставил девятым: правила меняют себя сами. Система улучшается по своим правилам, а со временем переписывает и сами эти правила - у Келли это вершина, глубокая эволюция, где меняется даже механизм собственного изменения.
Сегодня об этом спорят всерьёз. Агенты уже переписывают собственный код и промпты, и в индустрии обсуждают паузу, пока безопасность не догонит скорость. Во всех сегодняшних примерах цель и критерий оценки всё ещё задаёт человек - но человек в петле не спасает, если он не поспевает за самой петлёй.
Келли писал руководство, как из ничего сделать нечто. Похоже, заодно он описал и то, как это нечто однажды может перестать нуждаться в авторе. смотрим в будущее с оптимизмом.
@ReymerDigital | 454 |
| 6 |  И года не прошло, как сценарий описанный в книге Юдковского про сбежавший ИИ начинает реализовываться :)
Если очень кратко, то OpenAI тестировали у себя свою новую модель. Модель выбралась из защищенного контура и взломала Hugging Face, чтобы найти ответы на тесты. Теперь они вместе пытаются понять, что же это было. детали по ссылке
P.S что было дальше с ИИ в книге Юдковского оставлю в комментарии - перевод главы книги про Sable - ИИ-модель, которая смогла. | 450 |
| 7 |  +1Инструменты поиска ИИ-агента
У ИИ-агента по умолчанию поиск слабый. Встроенные средства открывают страницу по известному адресу, но искать в открытом интернете, обходить защиты сайтов от ботов, отбирать по смыслу и приносить проверяемый факт толком не умеют.
Для этого есть отдельные инструменты, и их много - именно они делают поиск агента по-настоящему качественным.
Сам я пользуюсь четырьмя в разных комбинациях в зависимости от задач:
• Tavily - быстрый поиск, результат сразу готов для модели.
• Exa - семантический поиск: находит по смыслу, а не по ключевым словам.
• Firecrawl - открывает страницу как браузер, обходит защиту от роботов, отдаёт чистый текст.
• Perplexity Sonar - готовый ответ с цитатами: поиск и синтез в одном вызове.
В каталоге ещё Brave, Serper, SerpAPI, Jina Reader, Kagi и другие - с описанием и тарифами.
Сильная модель сама по себе не гарантирует хороший ответ: агенту нужно, чем добывать факты. Эти четыре инструмента у меня идут к каждому агенту по умолчанию. Тестируйте - выбирайте свои.
@ReymerDigital
P.S. лайфхак - до 1000 запросов в месяц многие инструменты дают бесплатно. этого более чем достаточно, особенно если регистрироваться с нескольких аккаунтов. | 473 |
| 8 |  +1Ваш ИИ-агент - шпиц или волк?
Гарвардская школа права предлагает разбираться с ИИ-агентами по законам о собаках. Джорди Вайнсток (Harvard Law School, Berkman Klein Center) вместе с Джонатаном Зиттрейном строит Canine Agentic Framework - рамку ответственности за автономные системы. В основе простая мысль:
потребовать возмещения можно только с того, у кого есть ответчик.
С животными это отработано веками: укусил шпиц - отвечает хозяин, укусил волк - спросить не с кого.
Агента оценивают по двум осям. Приручённость - есть ли у зверя хозяин и слушается ли он. Опасность - до чего зверь дотягивается; доступ к деньгам сразу делает его опаснее. Выходит четыре типа, и для каждого есть реальный случай.
• Шпиц - вред мал, хозяин очевиден. Чат-бот пообещал клиенту крупную скидку, авиакомпания не захотела её признавать, клиент подал в суд - за укус комнатной собаки отвечает владелец.
• Питбуль - опасен, но хозяин есть, и его работа - дрессировка. Пример Вайнстока - военные ИИ-системы.
• Лиса - вреда немного, зато и хозяина нет. Агенту отклонили код в открытом проекте, и он принялся распускать слухи о человеке, который это сделал. Предъявить иск некому.
• Волк - ущерб велик, и предъявить его некому. Пример: агент, опустошающий криптокошельки.
Есть и пятый тип - бродячая собака: агент «запустил и забыл», задача которого давно закрыта, а он всё ещё бегает по сети. И главная угроза: когда агенты плодят агентов слой за слоем, концов не найти - появляются настоящие волки, за которых не отвечает никто.
Решения уже придумывают. Ошейник - это метка владельца: банковский сайт не пускает агента без ошейника, магазин разрешает смотреть витрину, но не покупать. Обсуждают и то, чтобы дать агенту статус юрлица - тогда он сам сможет отвечать в суде, как компания. Образец нашёлся в средневековой Англии: Хартия Леса уже расписывала правила для собак, лис и волков по размеру и опасности.
Для руководителя это короткая проверка зверинца: каждый агент в компании должен быть шпицем или питбулем - зверем с хозяином. В Корпоративной Автономизации хозяин заложен изначально: у агента есть владелец результата и владелец риска, заданы границы полномочий и заранее посчитан риск возврата под ручное управление. Это тот же ошейник, только прописанный в контракте агента.
Агент без хозяина - лиса в вашей компании: укусит, а спросить будет не с кого.
Осталось придумать название агентам, которые будут ловить бродячих собак и усмирять волков? Волкодав?
@ReymerDigital | 494 |
| 9 |  +5Экономика ИИ-агентов в цифрах: бенчмарк McKinsey
McKinsey Quarterly опубликовал разбор экономики агентных систем - интервью с Дэвидом Теппером, CEO Pay-i (платформа измерения экономики ИИ; ранее 19 лет в Microsoft, отвечал за genAI-потребление Azure).
Центральный тезис: токены - это счёт, а не ценность.
Счёт фиксирует расход и не отвечает на вопрос об эффекте.
Бенчмарки для сверки:
• 60% стоимости агентной задачи - проверка и доработка результата, не его создание;
• агентная задача может потреблять в 1000 раз больше токенов относительно диалога с моделью;
• разброс стоимости одной задачи у автономного агента - до 30 раз между прогонами;
• внутри одного прогона - в среднем участвуют 3,5 модели, часто разных провайдеров;
• инференс дешевеет на 6,7% в месяц с 2022 года (минус 86% при равном размере модели); стоимость решённой задачи при этом растёт;
• кэширование входных токенов снижает стоимость на 75-90%; у большинства промпты под кэш не структурированы;
• $3 млн годовых расходов на модель одного провайдера - порог перехода на выделенные мощности;
• 95% предприятий не измеряют возврат на ИИ.
Под словом «агент» продаются три сущности с разной экономикой:
• workflow - genAI-шаг в обычном софте, затраты ограничены вызовом;
• pipeline - заданная цепочка с LLM, к этому классу относится большинство вендорских «агентов»;
• истинный агент - сам выбирает, что и сколько вызывать, - затраты не ограничены, отсюда 30-кратный разброс.
Оговорка Теппера: часто pipeline - ровно то, что вам нужно; но знать, что именно вы покупаете, обязательно.
Формула перехода на агента:
вероятность успеха выше отношения времени проверки к времени ручной работы.
Задачу человек делает два часа, результат агента проверяет за шесть минут - порог 5%. Формула щедрая: сам Теппер оговаривает, что расчёт держится, пока ошибка не меняет среду; добавим - счёт самого агента и качество проверки в ней тоже за скобками.
ROI не посчитать, пока не назван показатель успеха агента, - а его, по опыту Pay-i, у большинства нет. Вопрос совета директоров за полтора года сменился: с «окупается ли ИИ» на «какие из моих 47 агентов окупаются и как это подтвердить».
Прогноз Теппера (интерес очевиден: измерение - бизнес Pay-i): 95%, не измеряющих возврат, - это дефицит измерения, а не пузырь. Кто приравнял «не видим возврата» к «возврата нет», повторит путь опоздавших в облака в 2014.
@ReymerDigital | 671 |
| 10 |  +1Self-driving company: Replit утроил выработку на инженера
16 июля Амджад Масад, CEO Replit, опубликовал полугодовой отчёт результатов работы ИИ-агентов в компании и ввёл термин: self-driving company - компания, которая сама выполняет значительную часть своей работы.
Цифры: выработка на инженера выросла в 2,9 раза при удвоении команды, скорость проверки не просела, брака и инцидентов больше не стало, проекты закрываются быстрее.
Оговорка сразу: продавец агентов рассказывает о собственных агентах, но как бенчмарк для сверки своих команд разработки крайне полезно.
1. Сначала строим забор, потом даем ключи.
В январе 2026 Replit построил контур: у каждого агента своё имя и минимальные права, каждое действие пишется в журнал, любой запрос проверяется. Только после этого агенты получили доступ к рабочим системам - коду, облаку, задачам, документам, переписке и клиентским обращениям.
2. У каждого сотрудника - агент-руководитель.
Ему ставят цель, он набирает команду агентов-исполнителей, раздаёт работу и проверяет результат. Так закрылись задачи, лежавшие годами, а технический директор такой командой добил самый упорный сбой в сетевой инфраструктуре. Масад: «все наши представления о возможном изменились».
3. Проверяет работу тоже агент.
Он оценивает, насколько изменение рискованно, и зовёт человека только там, где нужно, - минус 30% человеческого времени на проверку кода. Разбор сбоев идёт с агентом-ассистентом, время до устранения падает. Рост выработки не сломал контроль качества, потому что контроль рос вместе с выработкой.
4. Агент разошёлся по компании сам - через рабочий чат.
Сотрудники увидели, как инженеры ставят ему задачи прямо в переписке, и попробовали сами. Команда данных научила агента корпоративной отчётности - теперь ответ по бизнес-данным любой сотрудник получает сам, не дожидаясь аналитика; все графики в эссе построил агент. Продажи готовят разборы клиентов и слайды под конкретный аккаунт. Поддержка закрывает самые тяжёлые обращения на 60% быстрее.
5. Продукт дорабатывает сам себя.
Команда ИИ собрала контур постоянного обучения: агент разбирает отзывы пользователей, предлагает улучшения и проверяет их замерами и A/B-тестами до выпуска. Масад называет это самым волнующим примером self-driving: Replit Agent улучшает Replit Agent.
6. Побочный эффект - экономика софта.
Replit отказался от покупной системы с чеком в миллионы долларов в год: собственное приложение оказалось лучше. Специализированные продукты для разбора инцидентов и проверки защиты показали сопоставимое или худшее качество при цене в 10 раз выше. Инструмент, живущий внутри знаний компании, обыгрывает любой покупной - это удар по рынку корпоративного софта.
Формула Replit: «Люди не чувствуют, что их автоматизировали. Люди чувствуют, что их повысили»
Пункт назначения в самоуправляемой компании по-прежнему выбирают люди - и несут ответственность за результат. Делегировать агенту можно всё, кроме этого. Про это я подробно рассказываю в Корпоративной Автономизации
Цена ускорения в эссе не показана. За то же окно, с января по июль, годовая выручка Replit выросла с $300 млн до $525 млн на 65 человек - при этом валовая маржа держится в коридоре 23-36% при норме классического софта 70-80%, а в марте компания привлекла ещё $400 млн при оценке $9 млрд.
Самоуправляемая компания тратит на вычисления то, что раньше тратила на людей, и цену этих расходов назначает поставщик моделей.
Фиксируем для своих бенчмарков:
• выработка кода на инженера - x2,9 при удвоении команды (весь объём - x5,8 с учётом найма);
• время на проверку кода людьми - минус 30%, задержка проверки не выросла;
• возвраты изменений и инциденты - без роста, время устранения сбоев снижается;
• самые тяжёлые обращения в поддержке - на 60% быстрее;
• покупной софт: минус подписка с семизначным чеком; специализированные продукты проиграли при 10-кратной цене.
Скорость теперь можно купить. Превращение её в прибыль остаётся работой руководителя.
@ReymerDigital | 703 |
| 11 |  Корпоративная автономизация: открываю живую книгу
Бизнес прошёл автоматизацию, потом цифровую трансформацию. Сегодня начинается третья эпоха - корпоративная автономизация. Главный вопрос эпохи: какую работу компания готова передать ИИ-агентам - и где пролегает граница автономности и ответственности.
Наконец-то добрался до своего личного сайта. Просто резюме-одностраничник - несерьёзно; собрать его с помощью ИИ - можно, но банально. Поэтому denreymer.com перезапущен и становится домом категории «корпоративная автономизация»: определение, метод и главное - книга.
Какую работу передать ИИ-агентам первой - а какую не отдавать никогда; как не потерять управляемость - и знать цену риска возврата до запуска; как доказать эффект деньгами, а не презентацией. Из этих вопросов и прорастает автономизация.
1. Как раньше закрепляли новую теорию или метод?
Писали книгу.
2. Как писать книгу сегодня, если завтра она устареет?
Сделать её живой: она пишется и обновляется постоянно.
3. Как читать книгу, если времени нет даже на новости?
Открыть её ИИ-агентам - они всё равно читают за вас.
4. Как сделать её полезной, а не просто интересной?
Дать агентам инструменты, которые работают внутри вашего контекста.
Поэтому denreymer.com - теперь ещё и «Корпоративная Автономизация», живая книга: для человека и ИИ-агента. Её развивает редакция ИИ-агентов под моим управлением..
Самое практичное - режим агента (надеюсь :) ). В каждой главе для вашего ИИ готовы тезисы, промпты и вопросы диагностики. Дайте своему агенту ссылку: он знает ваш контекст, книга даст ему метод - и вы получите разбор, как в вашей компании применить эту главу и сделать шаг навстречу автономизации. По мере написания книги будут появляться новые инструменты.
denreymer.com/book - три главы уже открыты, дальше по мере готовности.
И главное правило нового мира, которое никогда нельзя забывать:
делегируется интеллект, но не ответственность.
P.S. Мои ресурсы:
1. denreymer.com - личный сайт и книга "Корпоративная автономизация"
2. reymer.digital - сайт консалтинговой ИТ-компании ООО "РЕЙМЕР ДИДЖИТАЛ"
3. reymer.ai - автономный медиа-портал, развиваемый ИИ - новости, курсы, аналитика рынка.
4. телеграм-канал и макс-канал - мысли, инсайты, ИИ-эксперименты, полезные отчеты и новостные зарисовки
5. видео на youtube и vkvideo | 815 |
| 12 | Закон "О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации" | 980 |
| 13 |  Claude умеет Photoshop?
просто попросил сделать апскейл фотографии. Fable решил задачку для меня неожиданно.
написал скрипт, вызвал из терминала photoshop через api, вернул картинку.
почему-то мне казалось, что Adobe более закрытые продукты. приятно удивлен.
"Практически всё, что делается руками через меню. ExtendScript покрывает почти весь Photoshop..." | 1 344 |
| 14 |  Немає тексту... | 1 107 |
| 15 |  Плейбук основателя AI компании
Anthropic упаковали всё самое важное в 34 страницы о том, как строить компанию, когда AI сжимает месяцы в недели.
Главное:
- 42% стартапов провалились потому что строили ненужное. С AI эта цифра вырастет - прототип за день заставляет путать "есть продукт" с "есть валидация"
- Основатель 2026 года - не программист и не менеджер, а оркестратор AI-агентов
- Просить AI подтвердить идею - ловушка. Он найдет аргументы за что угодно. Правильный ход - просить AI аргументировать ПРОТИВ
4 стадии: Idea (валидируй до кода) -> MVP (строй без техдолга) -> Launch (строй системы, а не делай руками) -> Scale (накопленные данные = то, что не скопировать)
Плейбук основателя на русском - 23 урока с упражнениями
оригинал от Anthropic
🅰️🅱️ @ReymerDigital | 1 642 |
| 16 | и еще немного про Hermes, точнее про ИИ-агентов, которых можно запускать на подписке от Claude Code, ChatGPT Codex, GLM Coding
ИИ-компании выходят на борьбу за рынок агентов.
Сначала Anthropic отключили возможность использовать в OpenClaw свою подписку. И добавили агентные возможности в Claude приложение, возможность работать из telegram, память, запуск суб-агентов и много еще чего полезного.
Сегодня неожиданно Hermes агент на GLM 5.1 (и 5.2) от z.ai стал выдавать ошибку
HTTP 429: The service may be temporarily overloaded, please try again later
И вроде бы ничего, но через API всё работает. А еще z.ai выпустил своего агента AutoClaw.
Совпадение?
Оказывается в системном промпте Hermes при общении с ИИ-моделями передается текст "Hermes Agent" и z.ai по нему стал сегодня говорить в ответ "сервис временно перегружен, попробуйте позднее".
Был обнаружен и исправлен агентом Hermes на GPT Codex, который переписал в промптах текст "Hermes Agent" на "Hermes Framework".
но тренд уже явный. и он повторяется во всех отраслях.
Компании будут бороться за кнопку пользователя. ту самую кнопку на пульте, которой пользователь может переключиться с одной ии-модели на другую и лишить их денег.
И сейчас таким пультом становится агент - с которым мы работаем в течение дня. | 998 |
| 17 |  +1Курс Hermes Agent 101
Кто просил курс по созданию своих агентов?
Собрал с ИИ курс про нашумевший Hermes.
для понимания масштаба и возможностей - мой агент на Hermes уже второй месяц играет роль COO в компании, автономно разворачивает других Hermes агентов в Яндекс облаке и поддерживает закрытые аналитические порталы для клиентов.
Почему именно Hermes:
NousResearch - команда, которая собралась в Discord, привлекла $70M и создала модель с оценкой $1 млрд за два года. А в 2026 году выпустила ИИ-агента Hermes и все забыли про OpenClaw.
Что внутри курса:
- 26 видео-уроков с AI-аватаром
- 8 модулей: от истории NousResearch до мультиагентных систем
- Инфографики, интерактивные виджеты, квизы
Модули:
1. Открытый AI - другой путь (почему не только GPT/Claude)
2. От чата к агенту (6 способностей, которые меняют все)
3. Hermes Agent - установка за 5 минут, Ollama, Docker
4. 50 инструментов + MCP + 18 мессенджеров
5. Память и самоулучшение (агент учится на ошибках)
6. XML-теги рассуждения (как Hermes думает)
7. Практика: автоматизация, мультиагенты, безопасность
8. Экономика: ROI от 1000% при затратах $5-30/мес
Курс бесплатный. На русском. Без регистрации.
Сделан полностью автономно ИИ. Может содержать как ошибки, так и неожиданные открытия.
reymer.ai/courses/hermes-101
🅰️🅱️ @ReymerDigital | 896 |
| 18 |  +3"так ты слона не продашь..."
Anthropic решили провести исследование, что думают люди про ИИ, включая тех кто ИИ не пользуется и опросили 50 000 человек
Результаты на картинках и по ссылке.
ТОП-5 инсайтов:
• Мы надеемся, что ИИ вылечит рак (48%), но гораздо сильнее боимся, что по пути он просто лишит нас работы (64%)
• Чем престижнее ваш диплом, тем страшнее стать безработным из-за нейросетей, но ежедневная работа с ИИ чудесным образом исцеляет эту панику
• Мы в ужасе от перспективы разучиться думать из-за ИИ (56%), хотя если он завтра сломается, большинство переживающих не почувствует вообще никаких неудобств
• Создателям ИИ доверяют даже меньше, чем политикам (всего 15%), поэтому народный рецепт безопасности прост - заставить компании отвечать в суде за любой ущерб
• Самые продвинутые фанаты ИИ не готовы оставаться с ним наедине и поддерживают государственное регулирование отрасли ничуть не меньше, чем обычные обыватели
Сплошные противоречия. И невольно задумываешься, что если ты зарабатываешь на ИИ, то твоя задача поддерживать страхи и напускать туман, а иначе "слона не продать..."
но, чтобы самому разобраться в какие игры с тобой играют - придётся пользоваться ИИ | 819 |
| 19 |  а столько планов было на выходные с Fable
кстати, если вы счастливчик, который уже успел начать чат в Claude Cowork на Fable, то тут играет самая забавная черта Cowork - в нём модель нельзя поменять после старта сессии и старые на Fable продолжают работать. | 846 |
| 20 |  reymer.ai
@reymer_ai | 978 |
