ИИ-агенты

Hermes Agent на Windows: установка и настройка

Как выбрать native Windows или WSL2, установить Hermes Agent, подключить провайдера, проверить CLI и не потерять время на типичных ошибках.

Векторная база данных: зачем нужна AI-агентам простыми словами

Векторная база данных помогает AI-агенту находить в документах и истории работы фрагменты, близкие к вопросу по смыслу. Объясняем embeddings, RAG, метаданные, риски и выбор между Chroma DB, Qdrant и Pinecone.

ИИ-агенты: как они работают вместе (мультиагентные системы простыми словами)

Мультиагентная система нужна, когда одного агента уже мало: задача широкая, роли разные, контекста не хватает. Разбираем простыми словами, как ии агенты работают вместе: оркестратор, воркеры, общий state, паттерны координации, фреймворки, российский стек на GigaChat/YandexGPT/Ollama, кейсы Anthropic и PwC, риски MAST и практичный запуск через Hermes Agent.

Hermes Agent Skills: как добавлять навыки и инструменты

Skills — это процедурная память Hermes Agent. Markdown-файлы с триггерами и инструкциями, которые агент загружает сам. Не нужно писать Python-код. Разбираем формат SKILL.md, покажем, как добавить готовый навык из Skills Hub и создать свой, разложим примеры для SEO, разработки и исследований. Плюс интеграция MCP-серверов, когда одних skills недостаточно.

Hermes Agent: что это и как пользоваться

Hermes Agent — open-source AI-агент от Nous Research с процедурной памятью через Skills System и интеграцией 20+ мессенджеров. Разбор, как начать, для кого и чем отличается от Claude Code и Cursor.

RAG (Retrieval-Augmented Generation): что это и как работает простыми словами

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это способ заставить нейросеть отвечать не по памяти из обучения, а по вашим актуальным документам: перед ответом она находит нужные фрагменты в базе знаний и опирается на них. Так RAG-система убирает устаревшие данные модели и снижает галлюцинации, причём без дорогого переобучения. Разбираем по шагам, как работает RAG-пайплайн и когда RAG выгоднее дообучения.

ИИ-агент в n8n: когда хватает no-code, а когда нужен код

Половину процессов в n8n собирают мышкой, без единой строки кода. Другая половина упирается в Code node уже через пару дней. Разбираем, где проходит граница: какие задачи закрывает no-code, когда нужен JavaScript или Python, чем отличаются self-hosted и Cloud и какие ошибки убивают агента в продакшене.

MCP для маркетолога: как подключить рекламу, CRM и маркетплейсы к ИИ-агенту

MCP помогает ИИ-агенту работать не только с текстом, а с реальными системами маркетолога: рекламными кабинетами, CRM, таблицами, Wildberries и Ozon. В статье — какие подключения нужны, что агент получает на входе и какие решения всё равно должен подтверждать человек.

LangChain: что это за фреймворк и когда он реально нужен для ИИ-агентов

LangChain — открытый Python/JS-фреймворк для оркестрации LLM-приложений: связывает модель с базой знаний, инструментами и памятью. Нужен, когда появляется RAG, инструменты или многошаговая логика. Для одного промпта избыточен.

Курс по ИИ-агентам: какие навыки нужны для внедрения

Чтобы строить и внедрять ИИ-агентов, нужен не один навык, а связка примерно из шести слоёв: от устройства моделей до продакшена. Разбираем, что реально учить, в каком порядке, no-code это или код, и какие ошибки чаще всего срывают первые проекты.

MCP для Claude: как подключить инструменты к Claude Code и Claude Desktop

Практическая инструкция: как подключить MCP-серверы к Claude Code через команду claude mcp add и к Claude Desktop через claude_desktop_config.json. Разбираем три транспорта, scope, готовые серверы (github, notion, postgres, filesystem) и риски prompt injection.

Cursor vs Claude Code: почему чаще побеждает Claude Code

Claude Code чаще сильнее как основной AI-инструмент для разработки: работает в любой IDE, помогает с задачами по репозиторию и часто дешевле по токенам. Cursor полезен как удобная IDE с большим выбором моделей и быстрым переключением.

OpenAI Codex: что это и чем отличается от Claude Code

OpenAI Codex — инструмент для работы с кодом: CLI, IDE-интеграции, приложение и облачный агент. В статье разбираем, где он полезен, чем отличается от Claude Code, Cursor и обычного ChatGPT, и как безопасно давать ему задачи в проекте.

Codex CLI: как установить и использовать для задач разработки

Codex CLI запускает coding agent от OpenAI прямо в папке проекта. В статье — установка на Mac, Linux и Windows, первый запуск, примеры задач, формат промпта и правила безопасности перед коммитом.

ИИ-агент для Яндекс Директ: что можно делегировать без риска

ИИ-агент в Яндекс Директ полезен не как автопилот для бюджета, а как помощник по регулярной проверке кампаний: собрать поисковые фразы, найти слабые объявления, подготовить минус-слова, свести отчёт и предложить правки. Решения по ставкам, бюджету и офферам лучше оставлять за человеком.

ИИ-агент для лендинга: как делегировать структуру, текст, тесты и аналитику

ИИ-агент для лендинга полезен не как генератор красивых фраз, а как помощник, который держит весь процесс: бриф, структуру, оффер, тексты, формы, события аналитики и A/B-тесты. В статье — что можно делегировать, какие входные данные нужны и где человек должен утверждать решения.

ИИ-агент для CRM и продаж: что можно делегировать без риска

ИИ-агент в CRM полезен не как замена руководителю продаж, а как исполнитель повторяемых операций: найти сделки без следующего шага, подготовить follow-up, собрать резюме звонка, проверить воронку и показать менеджеру, где нужен контроль.

Ошибки внедрения ИИ-агентов в бизнесе: где проект ломается

ИИ-агент не начинает приносить пользу сам по себе. В статье разобраны ошибки внедрения: выбор слишком широкого процесса, слабые данные, лишние доступы, отсутствие метрик и человеческого контроля.

Как внедрить ИИ-агента в маркетинг без хаоса

ИИ-агента в маркетинге лучше запускать не со всего отдела сразу, а с одного повторяемого процесса: бриф, контент, лиды, отчёт или проверка кампаний. В статье — как выбрать пилот, какие данные подготовить, какие метрики смотреть и где оставить человеческое согласование.

Как установить Claude Code: инструкция для новичка

Claude Code — терминальный AI-помощник для работы с проектом: он читает файлы, предлагает правки, запускает команды и помогает вести разработку. В статье — спокойная инструкция по установке, первому запуску и безопасным настройкам без обещаний магии.

ИИ-агент для маркетинга: какие задачи можно делегировать

ИИ-агент в маркетинге полезен там, где есть повторяемый процесс: собрать идеи, подготовить черновик, проверить данные, разложить задачи и показать, что требует решения человека. В статье — что можно делегировать без лишних обещаний и как начать с безопасного сценария.

ИИ-агент или чат-бот: в чём разница и что выбрать бизнесу

Чат-бот помогает отвечать по заданному сценарию, а ИИ-агент может работать с контекстом, инструментами и задачами в несколько шагов. Разбираем разницу простыми словами: где хватит бота, когда нужен агент и как выбрать первый сценарий без лишней сложности.

Claude Code: как использовать в разработке

Практичный разбор Claude Code: для каких задач он полезен, как давать промпты, работать с файлами, Git, тестами, рефакторингом и безопасностью без слепой веры в AI.

Claude Fable 5: почему новый AI от Anthropic важен не только бенчмарками

Anthropic выпустила Claude Fable 5 — публичную версию Mythos-класса с сильными ограничителями. Главное в релизе не только рост в коде, зрении и длинных задачах, а новый компромисс: бизнес получает более автономную модель, но вместе с видимыми и невидимыми правилами доступа к её возможностям.