0: Все, мы начинаем. Ну давайте начнём. У нас аншлаг, конечно, с залом мы не угадали. Тема хайповая, у нас сегодня был уже 1 доклад про ii. Мы продолжаем эту историю в чаплин холле. У нас сейчас 2 докла.

1: В общем, Станислав у нас расскажет, как вообще можно использовать всего это в разработке, какие инструменты можно использовать и как вообще с этим жить. Встречайте.

2: Да, добрый день. Тема моего сегодняшнего доклада это агенты с искусственным интеллектом для 1, с разработчика. Давайте для начала познакомимся. Меня зовут Станислав Косолап.

3: Я ведущий программист компании 42, клаудс в сфере 1 с уже работаю более 10 лет с искусственным интеллектом. Где-то более года, наверное, сталкиваюсь. Вот. И сегодня хочу рассказать, что мы там испол.

4: Используем вообще, что можете вы у себя использовать для начала закрепим терминологию. Агент с искусственным интеллектом это автономная интеллектуальная система, которая позволяет выполнять поставленные ей задачи, причём по

5: Итеративно и без прямого вмешательства человека, что характеризует агент с искусственным интеллектом. 1, естественно, это автономность. Он работает сам, мы в него практически не лезем, ему не мешаем, ну, помогаем.

6: Уже по минимуму он умеет использовать какие-то внешние инструменты. То есть это не вещь в себе, у него есть там какие-то глаза, руки, которыми он может пощупать, какие-то базы данных, апишки, документацию и так далее в идеале.

7: Агент с искусственным интеллектом умеет в коллаборацию, то есть это он работает не 1, а в составе такой целой группы разработки, состоящей из ii агентов, но это не всегда, это не обязательно и конечно же он

8: Умеет самообучаться, то есть понимать, насколько его действия привели к каким-то успешным результатам или, наоборот, он ошибся и нужно все переделать.

9: Дальше основной цикл работы агента, из чего состоит, мы видим на экране схемку, некоторым она кажется знакомой, потому что что-то подобное мы видели в ci cd знак бесконечности, где идёт деплой.

10: Тестирование, там, сборка и так далее. Релиз. Вот, в принципе, и агенты работают похожим образом, то есть они итеративно проходят какие-то операции и постепенно приближаются к цели. Вот осно.

11: Цикл работы и агента состоит из блоков. В основном это планирование, он определяет, что будет дальше выполнять, какие задачи дальше непосредственно выполнение действий. После этого наблюдение, то есть оценивание

12: Результатов своей работы и обучение, то есть понимание, насколько все это помогло добиться цели. Если все айсиди мы уже умеем все строить даже в 1 с. У нас там пайплайны, причём уже достаточно давно.

13: Но такие расширенные, с тестами, то как построить вот такой пайплайн для ii агента. Ну это задача пока непонятная для 1 эсников, да, и в принципе для остальных программистов на других языках тоже. Вот поэтому попытаемся разобраться из чего.

14: Строить из каких Кирпичиков строить вот такую систему. 1, это, конечно же, протокол эмсипи. Про него уже сегодня говорили. Вот напомню, что он из себя представляет. Это такой тайпси, как его называют для нейронов.

15: То есть через него можно к практически любой нейросети, к любой, к любому ии агенту подключить какой-то внешний механизм. То есть это те самые глаза, уши, руки, которыми при помощи которых может взаимодействовать ии агент со внешней средой. Вот.

16: Вообще эмсипи, он состоит из 3 частей, это инструкции, ресурсы и утилиты. Вот если инструкции, ресурсы используются редко, и, ну, инструкции это промты, то есть описание того, как должна

17: Работать нейросеть, например, в каком формате она должна выдать данные. Там, например, жисон структурированный, или это текст, или просто число ресурсы, это какая-то контекстная информация, с которой работает агент. Это может быть самое простое.

18: Ваша файловая система, она очень хорошо представляется в виде ресурсов. У любого файла есть уникальный путь, к нему можно обратиться, прочитать. Ну, собственно, там есть 2 операции, это чтение списка ресурсов и получение конкретного ресурса. Вот.

19: Но это как бы используется редко, что используется часто. Это утилиты или tools. Собственно, через них уже идёт непосредственно взаимодействие с внешним миром. То есть мы можем выполнять какие-то действия во внешних системах, притом не только

20: Получать контекст, вот как на предыдущих докладах говорили, но и, скажем так, отправлять что-то во внешний мир, формировать, ну, выполнять какие-то действия непосредственно, отдельно. Стоит упомянуть, что именно взаимо,

21: Действует с mcp эмсипи. Это, скажем так, протокол. У нас есть сервер и клиент. Клиентом в большинстве случаев выступает. И агент. Он же для нас это среда разработки, вот нейронка.

22: Lamb может находиться где-то либо у нас, либо в облаке. Вот, и, соответственно, эмсипи сервер вызывает та сторона, на которой находится и агент. То есть, если вы курсор открыли у себя на локальной машине, именно ваш курс.

23: Сор будет обращаться к scp серверу не облако какое-то, не нейронка, расположенная где-то там в лм студию, а именно ваш курсор на вашей локальной машине вот все это выглядит примерно следующим образом что?

24: И агент получает у mcp сервера сначала список доступных, ну, например, утилит, потом формирует запрос к нейронке, куда помещает список всех доступных, утилит нейронка, если это нужно, в ответ возвращает, что нужно вызвать.

25: Определённую утилиту с определёнными параметрами все, и агент вызывает непосредственно уже через эмсипи сервер данную утилиту. Вот. И результат также перенаправляет в нейронку.

26: 2 столб, на котором базируется построение пайплайнов для и агентов это protocol ai to ay, это протокол взаимодействия уже между несколькими агентами, та самая коллаборация, для чего она нужна, чтобы, ну обойти.

27: Какие-то технологические ограничения текущих нейронок у нас есть, как уже говорили, контекстное окно, в которое помещается далеко не все. Если мы попытаемся подключить там более, например, 40 эмсипи серверов к и

28: Агенту. Вот они просто не смогут нормально работать. Будет постоянное переполнение контекста и даже в курсор встроена защита от такого. Он будет просто ругаться вам, что слишком большое количество утилит. Поэтому 1 большой

29: Такой и агент можно разбить на множество маленьких, которые будут общаться между собой через protocol ai to ay это стандартизированный протокол взаимодействия между агентами, к сожалению, вот это пока, это немножко будущее, это пока активно не применяется.

30: Но стоит знать, что скоро, скорее всего, его тоже начнут активно использовать теперь поговорим о настоящем где же можно пощупать эти ii агенты, о которых я уже столько говорю собственно, есть 3, ну 2 2.

31: Класса и агентов, которые можно применять уже сейчас в разработке. 1, это, собственно, среды разработки либо плагины к ним. Ну, самый популярный из них это курсор. Чем они отличаются? Это средний уровень автономности. То есть мы можем

32: Что-то ему подсказать, как-то поглядеть на его текущее состояние, что он делает, какие утилиты вызывает. Вот ну и в принципе как бы на текущем уровне развития нейросетей и и агентов как бы это мне

33: Кажется, наиболее удобный инструмент, потому что мы видим, что все-таки делает нейросеть 2 класс это cli инструменты консольная строка вот у них очень высокий уровень автономности, они именно в режиме агента работают долго.

34: И, скажем так, мы не можем в них вмешиваться в их работу, то есть мы им ставим задачу и только ждём результата. Вот. Ну и, собственно, уже вспоминали про 1 с напарник. Давайте подумаем, является ли он

35: Ии. Агентом в именно классическом определении, в принципе верный да, он не является ii агентом, потому что автономность минимальная, мы задали, вопрос получили.

36: Ответ из зала.

37: Ии. Агентом в именно классическом определении ответ из зала в принципе верный да, он не является ii агентом, потому что автономность минимальная мы задали, вопрос получили.

38: Ответ на этом все нет вот этого цикла. Далее он не умеет использовать никакие инструменты, ни эмсипи, ни a to a вот, ну и в принципе, обучаемость тоже там на минимальном уровне, но мы верим, когда-нибудь он догонит и перегонит.

39: Все, что есть на стороне. Вот, но не сегодня упрощения. Будем считать, что мы работаем в курсоре, как в самом самом популярном инструменте. Для того, чтобы подключить любой эмсипи сервер, к нему существует файл.

40: Для

41: Все, что есть на стороне. Вот, но не сегодня для упрощения будем считать, что мы работаем в курсоре, как в самом самом популярном инструменте. Для того, чтобы подключить любой эмсипи сервер, к нему существует файл.

42: Пижеон, либо это глобальный, либо в вашем проекте все элементарно записывается в этот файл название эмсипи сервера и команда его, запускающая после этого взаимодействие между эмсипи сервером.

43: И и агентам идёт либо через аштипи, ну, эссе протокол, либо по стандарт через стандартный ввод вывод в большинстве случаев для разработчиков стандартного ввода вывода более чем достаточно, не нужно ничего настраивать, кроме 1 команды запуска.

44: Это упрощает жизнь. Далее, после того, как мы отредактировали файл, у нас появляется уже непосредственно в графическом интерфейсе. Возможность включить, выключить эмсипи сервер и поглядеть состав его утилит. Ну и Промтов, инструкций. Ресурс

45: И так далее. Теперь подумаем, какие же существующие эмсипи сервера, которые уже разработали не для 1 с, мы можем их применять.

46: Самое простое это командная строка. Этот эмсипи сервер, в принципе, встроен уже во все ii. Агенты, которые предназначены для разработки вот этот эмсипи сервер может выполнять любые консольные команды, казалось бы, элемен.

47: Элементарная вещь, но мы можем через неё собрать проект, проверить синтаксис, запустить диплой. У нас уже есть готовые скрипты в нашем сиайсиди. Мы можем взять, например, файлик билд цмд, в него поместить команду.

48: Сборки внешней обработки через ванесса раннер раннер компайл епф и директории. Больше ничего не нужно. Если мы попросим ии агент выполнить сборку проекта, он просканирует каталог с файлами, найдёт там билд пойме.

49: Что билд сборка и запустят его, если у вас какие-то специфические задачи, вот и из названия скриптов непонятно ллм, что это такое вот пожалуйста, напишите в readme просто человеческим языком для выполне.

50: Такой-то задачи запускай такой-то файл все вас и агент поймёт и это выполнит если это будет нужно

51: Далее существует также чаще всего встроенный, но есть и отдельным спи сервером веб поиск, для чего, казалось бы, его можно использовать для поиска документации в сети интернет, но тут ограничение что normal.

52: Можно искать информацию только в открытых источниках. К сожалению, итс ресурс закрытый по нему, ищет плохо и читает, ну, также информацию из него плохо. Вот, но можно искать какие-то ошибки. То есть, если у вас компайл епф выдал

53: Ошибку. Вот ваш и агент может её загуглить, найти решение и исправить.

54: Закрытость итса.

55: Можно обойти просто локальной базой знаний. То есть вы можете подготовить какую-то базу знаний. Вот изначально в презентации была небольшая инструкция, как

56: Закрытость итса можно обойти просто локальной базой знаний. То есть вы можете подготовить какую-то базу знаний. Вот изначально в презентации была небольшая инструкция, как выгрузить информа.

57: Синтаксис помощника. Вот, но её убрали, поэтому это вам домашнее задание, как её выгрузить. Вот. И, соответственно, эту информацию можно также скормить нейросети через базу знаний. Такие базы знаний работают по принципу векторной.

58: Баз, то есть это базы, которые позволяют осуществлять именно смысловой поиск информации. Не полнотекстовый, не обычный, а именно поиск по смыслу. Вот, соответственно, какую информацию можно поместить, либо это документа.

59: Платформе, либо какие-то ваши корпоративные стандарты, может быть стандарты разработки. Это может быть любая информация, которая поможет нейросети писать код, тестировать его, ну вообще выполнять ваши задачи. Вот несколько примеров на экране.

60: Мне очень нравится docx эмсипи сервер. Он очень простой, вы 1 командой его устанавливаете, запускаете и у вас появляется веб интерфейс, куда вы можете загрузить любую информацию. Это может быть как сайт, он также

61: Индексируется вот либо каталог на жёстком диске, вы просто указываете путь к каталогу, проходит индексация, индексация требует вызовов нейросети для создания эмбеддингов, ну, векторов тех.

62: Самых. Вот, но вы можете, в принципе воспользоваться какой-нибудь локальной нейросетью для эмбендинг, скажем так, не нужны большие ресурсы.

63: Теперь примерчик, как это может работать многие нейросети ошибаются при такой простейшей задаче, как генерация случайного числа на языке 1 с вот у них появляются галлюцинации, они придумывают

64: От глобального контекста случайное число. Если мы скажем, просто попросим нейросеть написать код. Вот как на примере напиши код, который выводит случайное число от 1 до 10, они

65: Пишут далее, так как это все-таки и агенты, они проверят синтаксис через, ну вот в данном случае был установлен плагин для вс кода, ну или для курсора, в принципе, тоже самое. Вот от

66: Плагин, с который проверил синтаксис, но случайное число это может быть в каком-то глобальном общем модуле функции или ещё как-то. В общем, это не является ошибкой для линтера. Вот. Поэтому нейросеть сказала, все хорошо, я выполнила свою Зада.

67: Я справилась. Если мы подключим базу знаний, в которую мы поместим информацию, синтаксис помощника, ситуация меняется. Вы видите на экране, что был выполнен вызов утилиты, серч, догс, поиск по документам.

68: Нейросеть. Нашла информацию, что существует такой генератор случайных чисел. У него есть уже, у него есть метод, случайное число и написала с 1 раза правильный код. Вот, пожалуйста. Казалось бы, нейросети. Не, ну

69: Им не хватает знаний, чтобы правильно писать на 1 с, но при помощи эмсипи сервера мы можем это поправить в лучшую сторону.

70: Более интересный кейс существует возможность подключить наш браузер хром, обычный в виде эмсипи сервера к ii агенту. Для чего это нужно?

71: Есть варианты ответа из зала.

72: Так, ну.

73: Ещё раз, да, в принципе, да, сценарное тестирование. Нейросеть может не только написать код, но и запустить браузер и покликать по кнопочкам. Ну, мы можем написать и прямо полный сценарий, то есть что выполни такие-то

74: Операции. Проверь результат, а можем просто сказать, проверь свой код, она через командную строку соберёт, задеплоит, откроет браузер. Если мы ей скажем логин, пароль, она этот логин, пароль введёт. Вот.

75: И, соответственно, проверят все в интерфейсе. Вот, ну, либо, если не привязываться к 1 су, то это может быть просто интеграция с сайтом. Если вам для тестирования, для каких-то ваших задач необходимо, например, создать новую учётную запись, опять же,

76: Открываете браузер не вы, не а ii агент открывает браузер, создаёт новую учётную запись, ему даже капча не помеха, он её легко проходит.

77: Небольшой примерчик была поставлена задача какая у нас там? Угу. Найти поззи, вывести все позиции номенклатуры в базе. Вот человек ничего на данном видео не делал, все делала нейросеть.

78: Как это выглядит?

79: Небольшой примерчик, как это выглядит? Была поставлена задача, какая у нас там? Угу. Найти поззи, вывести все позиции номенклатуры в базе. Вот человек ничего на данном видео не делал, все делала нейросеть.

80: Она открыла командный интерфейс, нашла там номенклатуру, получила список, вывела его на экран. Вот. Соответственно, таким образом, нейросеть может протестировать практически любой, ну, любую форму, любую обработку, все, что можно в графи

81: Интерфейсе 1 с предприятия сделать. Ну давайте ещё пару слов. Есть, конечно, ограничения. Вот у браузера плоховато браузер, ну, нейронка плюс браузер работает с динамическими формами.

82: Она, ну, не понимает этого механизма интерфейса, вот. И плоховато работает с выбором из полей ссылочного типа, она пытается ввести текст в поля, ну вот и ошибается. То есть она не понимает почему.

83: Агента она вроде бы написала, но он не выбирается, потому что его нет в базе. Вот, но это опять же решаемо. Это даже при помощи промта можно скорректировать поведение. Далее мы можем написать, ну, нейронка также может написать аштипи сер.

84: И может его протестировать. Вот опять же есть уже готовые решения. Вот на экране 2 варианта, если у вас есть опенапи, и если вы все ещё пишите по старинке вот эти эмсипи сервера также можно подключить.

85: К и агенту, и после написания кода http сервиса нейронка может его проверить, выполнив любой, ну, либо только что изменённый, либо новый, либо старый эндпоинт, вызвав его и проанализировав

86: Результат анализ результата нейронка может проводить автоматически. То есть вы можете ей, конечно, сказать, что ожида, ну, должен ожидаться соответствующий результат, но в большинстве случаев она анализ выполнит сама за вас.

87: Дальше у нас есть такой протокол, как одата, который многие не любят почему-то. Вот. Ну в принципе, понятно почему, но опять же, это протокол, это стандарт, вот с ним можно работать и с ним работают за пределами экосистемы.

88: Мы можем через него либо готовить какие-то тестовые данные, либо проверять данные после Тестов.

89: Вот, опять же, не все эмсипи сервера, которые умеют работать с протоколом оо дата, подходят под 1 эс, но вот тот, что на экране, он вполне себе справляется со своей задачей, единственная в нём такая особен.

90: Он на каждый элемент метаданных, даже не на каждый элемент метаданных, а на элемент. Плюс действие, например, там количество элементов номенклатуры, там 2, это поиск по номенклатуре, 3 получение элемента. Вот каждое такое day.

91: Это отдельная утилита и для типовых там количество утилит, наверное, десятки тысяч. И, ну, никакая нейронка это не переварит, поэтому в нём есть фильтрация. То есть вы можете предоставить доступ только к номенклатуре, вот. Или только там

92: Чтение каких-то элементов вот так будет работать, так ваша нейросеть сможет зайти в базу и в ней что-то сделать, подготовить данные, проверить что-то. Вот опять же все сегодня или вчера на этой же сцене рассказывали.

93: Про инструмент рат, вот который предоставляет сваггер для управления данными внутри 1 с пожалуйста, его тоже можно подключить. Вот, может быть даже будет лучше работать.

94: Так, ну все эти инструменты, они уже есть, они работают, но у них как бы ограничения, они написаны либо на яваскрипт, либо на python, вот, соответственно, нам как бы неудобно в них разбираться, ковыряться, дорабатывать.

95: Вот поэтому я предлагаю вам, скажем так, написать свой mcp сервер, вот и подготовил для вас библиотеку под названием отам эмсипи, кто знает, что такое.

96: Скрипт. Думаю, все в зале, поднимите руки. Кто знает, что такое фреймворк. Осень великолепно, кто на нём писал, так великолепно, соответственно.

97: Сейчас будем все писать на фреймворке осень. Почему на нём? Потому что это классно и удобно. Эмсипи сервер пишется буквально вот на 1, 2, 3 раз это устанавливаем Ван скрипт 2 устанавливаем отам эмсипи через оп.

98: Pm install отам эмсипи и 3 готовим файлик main ос, который просто будет запускать нашу поделку. Н вот текст не буду читать, он на экране и что мы можем теперь делать вот

99: Каждую утилиту мы можем создать отдельный модуль, отдельный файлик с расширением ос, где при помощи аннотации мы указываем, что это за инструмент, какие у него параметры, ну и соответственно,

100: Какая функция будет выполняться при его вызове? Очень простой пример. Приведу. 1 инструмент будет получать список установленных на нашем компьютере версий платформы 1 с 1.

101: Аннотация это аннотация, инструмент. Вот кто, скажем так, знаком с другими языками программирования, представляет, что такое аннотации, то есть по факту это как бы описание какой-то либо процедуры, либо переменной. Вот

102: У инструмента есть 2 аргумента это имя, это то, что будет, скажем так, внутри же сонки, которая уйдёт в нейросеть, скажем так, это просто уникальное имя. Описание это то описание инструмен.

103: Которая нейронка прочитает, поймёт. И если данное описание подойдёт для её задачи, нейронка вызовет этот инструмент. То есть оно должно быть понятным и вам, и нейронке, и всем. Вот описание за ними нужно прямо

104: Следить. Вот. Далее 2 нотация выполнения инструмента, мы её вешаем на функцию, которая будет вызываться при вызове инструмента.

105: Немножко усложним. Добавим параметры то есть любая утилита может обладать какими-то параметрами. Вот на переменные внутри нашего модуля можем повесить аннотацию. Параметр инструмента на экране только

106: Основные аргументы это имя, это то, как эту переменную увидит лэлэка. Описание это вот опять же у нас важный параметр. Это то, как поймёт лэлэка, что делает данный аргу.

107: То есть, опять же, описание пишем прямо, очень тщательно подбирая слова, чтобы нейросеть вас поняла? Вот. Ну, кроме этого, есть признак того, обязательный, необязательный. Есть типизация, то есть можно задать тип данного параметра там.

108: Строка, ну любой примитивный тип, плюс обернуть в массив можно все больше. В принципе, в библиотеке ничего нет, но этого достаточно для очень интересных задач. Так, ну для начала посмотрим, что вообще у нас получилось. То есть мы

109: Подключаем наш эмсипи сервер, состоящий из 2 утилит к курсору. Вспоминаем файлик эмсипи жисон и в него пишем оскрипт и путь к вашему файлику мейн ос.

110: Все, курсор сразу видит ваш эмсипи. Сервер позволяет его в графическом интерфейсе включить, выключить, поглядеть на инструменты и результат. Вот на экране мы спрашиваем у нейросети найти путь к максимальной из установленных версий 1.

111: На данном сначала эмсипи сначала и агент вызывает утилиту получения всех версий, вот анализирует его и потом делает 2 вызов, куда передают, передаёт максимальную

112: Компьютере.

113: На данном компьютере сначала эмсипи сначала и агент вызывает утилиту получения всех версий, вот анализирует его и потом делает 2 вызов, куда передают, передаёт максимальную

114: Версию из установленных и получает путь. Вот. Ну это небольшой пример, чтобы понять, как это вообще работает.

115: Я попытался сделать чуть более сложный инструмент. Это, скажем так, попытка обойти ограничения браузера, потому что все-таки браузер, ну это не очень удобный инструмент в плане автоматизации, тестирования. Вот.

116: Удобно делать некоторые вещи, но у нас есть такая вещь, как автоматизированное тестирование, которое в принципе очень хорошо ложится на теорию эмсипи серверов. У нас есть, например, те же ванесса адд.

117: Automation, где есть список Шагов, которые в принципе уже понятны для человека. Соответственно, нейронки тоже будут понятны. Вот. То есть в теории мы можем сделать 1 утилиту, которая будет получать список Шагов.

118: 2 утилита, которая будет выполнять шаг, и, казалось бы, этого будет достаточно. Достаточно. Для чего? Для автоматизированного тестирования, сценарного создания видеоинструкций, сбора, анализа данных. И даже мы можем, и агент заставить работать в качестве

119: Оператора 1 с. То есть представьте, условно такая картина, что человек где-нибудь в Полях пишет в чат бот, создай мне такой-то документ, и и agent пошёл открывает 1 эску, его просто выводят за человека. Очень интересная карта.

120: Получается, к сожалению, вот первоначальная идея, что нам нужно всего лишь 2 инструмент. Ну, 2 инструмента нам нужно, она, ну, не оправдала себя. Оказалось чуть чуть все сложнее, потому что автоматизированная.

121: И vanessa они как бы в них нет инструментов, чтобы видеть то, что на экране и нейронка не понимает, что происходит вот поэтому пришлось добавить ещё шаги для получения дерево элементов на теку.

122: Формы для получения командного интерфейса, табличных документов, даже переменных контекста. Ну и бонусом также ещё диплой запуск внешней обработки. И посмотрим, что у нас получилось. Вот это то

123: Скажем так, о чем была изначально тема данного доклада, когда нейросеть сама пишет, сама проверяет, сама исправляет. Была поставлена задача написать обработку, которая будет получать, что у нас курс юаня, по моему,

124: Да, курс юаня за последние 5 дней вот нейросеть вполне успешно написала код, даже с 1 попытки. Вот использовала апи центробанка, вот все сделала правильно. И самое интересное, она проверила то, что

125: Это все работает. То есть она задеплоила, вот запустила 1 с, вот как раз идёт запуск, здесь будет единственный клик мышью от меня это изменение размера экран, ну, 1 эски, вот.

126: И дальше, и агент нажимает кнопочку обновить и смотрит результат. Вот соответственно, все это работает неплохо. Вот есть, конечно, ограничения, опять же, есть проблема с полями.

127: Ввода ссылочного типа. Вот есть проблемки, когда у нас большие сложные динамические формы. Вот, но в целом прототип выглядит перспективно.

128: Вот, поэтому прямо сейчас мы можем уже, скажем так, потихоньку собирать свои ии пайплайны, что мы можем делать? Сборку диплой, проверку синтаксиса, использование документации рабо.

129: С рестом оо датой, сценарное тестирование и разные браузерные сценарии. Вот если у вас опять же сложные формы, если вам требуется что-то прямо такое, какой-то космический корабль с оркестрацией нескольких агентов,

130: Или там у вас очень большие, скажем так, объёмы кода, которые вы хотите, чтобы и сгенерировал. Ну пока подождите, вот.

131: Собственно, это все, что я вам хотел рассказать.

132: Отличный доклад. Ну что, вам страшно стало? Должно уже становиться пострашнее. После такого у меня вот 1 вопрос. Используется ли сейчас у тебя где-то это в коммерческой части реально вот для чего-то пока это все.

133: Наработки. Ну, прототипы, там, т, 1000 было, да, потом, т 2000 появилось, потом жидкий эмсипи появятся. Давайте, наверное, вопросы.

134: Да, спасибо за доклад. Очень интересно. Вот я так понял, прошлый вопрос был именно про вот этот прототип, да? Ну, используется ли вот это автоматическое тестирование там вот конфигурации мой вопрос про используете ли вы эмсипи сервера?

135: Разработки вообще в компании. Ну то есть вы сказали, что даже пользуетесь в компании, там вроде, а какие именно пользуетесь тут.

136: Смотрите, именно в рамках компании принудительно или там, скажем так,

137: Разработки вообще в компании. Ну то есть вы сказали, что даже пользуетесь в компании, там вроде, а какие именно пользуетесь. Смотрите, тут именно в рамках компании принудительно или там, скажем так,

138: В качестве какой-то общепринятой практики никто ничего не использует. Все это, скажем так, на разработчиках. То есть, если есть желание, мы пользуемся, это облегчает нам задачу. Вот сложно разбираться. Работает по старинке. Вот, и

139: Хорошо, спасибо. Ну а помогает хоть чем-то? Нет, вот на разработчик, скажем так. Хорошо. Спасибо.

140: Как ни странно, бывает, стреляет очень метко бывает. Нет, ну.

141: Хорошо, спасибо. Ну а помогает хоть чем-то? Нет, вот на разработчик, как ни странно, скажем так, бывает. Стреляет очень метко бывает. Нет, ну хорошо, спасибо.

142: Добрый день. Такой вопрос. Вы вкратце про атуа сказали, а можете более подробно, да, хотя бы концепт идеи? Я ждал этого вопроса. Суть в том, что эйту, эй, это, скажем так, был очень

143: Перспективный протокол на момент написания тезисов. Мы его хотели у себя применять. Вот, но столкнулись с проблемами. Вот, поэтому, скажем, я его просто упомянул. Вот он не такой идеальный, в нём есть, скажем так, свои ограниче.

144: Вот, но я верю, что он когда-нибудь выстрелит. То есть суть какая там. Пока что это действительно больше для того, чтобы обойти технологические ограничения, вместо того, чтобы множество утилит, запи.

145: В 1 агент мы создаём несколько агентов. Ну вот пример. У вас будет 1 агент, который будет чисто писать код на встроенном языке. В нём будут эмсипи сервера подключены, которые работают с документацией платформы с кодом, с мето.

146: Данными например ваш 2 ii агент будет писать чисто тексты запросов, вот у него также свои ip сервера те же методанные можно подтянуть, например там уже документация по языку запросов.

147: Агент тестировщик, вот у него, например, подключён в качестве клиента тестирования, там либо браузер, либо просто 1 с предприятие. Вот. И все эти 3 агента, они за счёт того, что маленькие, то есть мы разбили большой монолит.

148: Большой такой мега агент на несколько маленьких. Вот они работают, скажем так, ожидаемо, прогнозируемо и хорошо. Вот. Но там возникает проблема, что нужен умный агент оркестратор, который всем этим управляет. И вот

149: Вот с ним там пока сложно. Спасибо большое.

150: Добавлю про эйту, эй, ещё в части того, почему, ну, как бы, вот есть такие агент, то, се, 5, 10, потому что и в жизни у нас также у нас есть отдельно

151: Вот с ним там пока сложно. Спасибо большое. Добавлю про эйту, эй, ещё в части того, почему, ну, как бы, вот есть такие агент, то, се, 5, 10, потому что и в жизни у нас также у нас есть отдельно

152: Архитекторы, разработчики, тестировщики. И поэтому процессы цифровизировать и изировать также просто по ролям, ну, по агентам. Следующий вопрос. Вот 2 вопроса. Вот вы

153: Добрый день. Спасибо за доклад. Только

154: Архитекторы, разработчики, тестировщики. И поэтому процессы цифровизировать и изировать также просто по ролям. Ну, по агентам. Следующий вопрос. Добрый день. Спасибо за доклад. Только вот 2 вопроса. Вот вы

155: Использовали, например.

156: Как нейросеть GigaChat и chat gpt. 5 версия как ii агента. Смотрите GigaChat и chat, gpt. 5 версия, как бы, ну это все-таки не ii, агенты к ним без

157: Использовали, например, как нейросеть GigaChat и chat gpt. 5 версия как ii агента. Смотрите, GigaChat и chat gpt. 5 версия, как бы, ну, это все-таки не ii, агенты к ним без

158: Дополнительной обвязки, по моему ничего не подключено. То есть chat gpt там есть какие-то дополнительные инструменты, но их мало. Вот можно к

159: Можно при помощи какого-нибудь, ну, того же курсора уже собрать и агента на основе этих нейросетей. И, да, скажем так, что-то сделать. Ну, конкретно их вот GigaChat я не использовал вообще ни разу. Вот чат gpt 5 версия.

160: И нет, наверное, тоже не приходилось. Я с 4 в основном работаю, с 4 клодом и gemini. Вот это вот, как бы мои основные рабочие. И 2 вот вопрос. Получается, эмсипи облачный ллм, а вот локальный лм использовали через олам.

161: Вы используете?

162: И нет, наверное, тоже не приходилось. Я с 4 в основном работаю, с 4 клодом и gemini. Вот это вот, как бы мои основные рабочие. И 2 вот вопрос, получается, вы используете эмсипи облачный ллм, а вот локальный лм использовали через олам.

163: Например, пытались, качество хромает спасибо.

164: Ещё вопросы?

165: Киньте руки, вас не видно. Полный зал вопросов тебя сзади. А все.

166: У меня такой вопрос. Вот вы говорили, когда-то стреляет, когда-то не стреляет, а можете рассказать лучший случай, когда вы вот, ну, рабочий задачу решили, ну что, прикладную задачу, которую получилось решить?

167: И которую пытались сделать, и плюнули, и не решили.

168: Знаете, нет, наверное, так не подскажу. Как-то из головы все выветрилось. Примеров.

169: Нет, наверное, я могу, не будет. У нас есть же вот этот ревью с помощью искусственного интеллекта, это ж тож.

170: Знаете, нет, наверное, так не подскажу. Как-то из головы все выветрилось. Нет, наверное, я могу, примеров не будет. У нас. Есть же вот этот ревью с помощью искусственного интеллекта, это ж тож.

171: Агент по сути, который смотрит код, у него есть утилиты, которые вызывают просто git, получают разницу, получают контекст, оставляют комментарии в гитлабе там или где-то ещё это ну вот и код ревью это уже, ну вообще.

172: Diff.

173: Агент по сути, который смотрит код, у него есть утилиты, которые вызывают просто git diff, получают разницу, получают контекст, оставляют комментарии в гитлабе там или где-то ещё это ну вот и код ревью это уже, ну вообще.

174: Классная штука. Всем советую, потому что, ну, иногда, когда вы смотрите, код ревьюите, ну, классическое, вот то, что вы можете не заметить, это, знаете, когда в запросе, в параметрах запроса, где-то дата начала, дата окончания ставят одно и то же вот глазами. Если 1000 строк, ты просто it

175: Пропустишь, и это увидит очень хорошо и подскажет. Ну, есть ещё и другие ещё вопросы. Спасибо за доклад. Интересно. А подскажите, вот вы так подробно шли, шли, шли, а в конце вот эта вся магия, которая случилась

176: Как-то все очень быстро и так типа оп, и сработало можно чуть поподробнее все-таки вот там вы рассказывали, там сделаем, то сделаем это, запустим вот тут браузер подойдите все-таки в целом вот.

177: Я думаю, что это лучше отдельно потом.

178: Как-то все очень быстро и так типа оп, и сработало можно чуть поподробнее все-таки вот там вы рассказывали, там сделаем, то сделаем это, запустим вот тут браузер, я думаю, что это лучше отдельно, потом подойдите все-таки в целом, вот

179: Конечная штука она.

180: Конечная вот эта магия, это пока только прототип очень ранний и сырой. Поэтому, скажем так, так, можно делать. Вот готового продукта у меня пока нет, поэтому это только, скажем так, вам, для того, чтобы, ну, заинтересоваться темой.

181: Конечная штука, она конечная. Вот эта магия, это пока только прототип очень ранний и сырой. Поэтому, скажем так, так, можно делать. Вот готового продукта у меня пока нет, поэтому это только, скажем так, вам, для того, чтобы, ну, заинтересоваться темой, и может быть,

182: Сделать что-то своё. Вот пока я вам это отдать не могу ни ни в опенсорс, никуда, ни в качестве коммерческого какого-то предложения. То есть это пока только, скажем так, такой красивый прототип.

183: Спасибо.

184: Можете потом просто подойти, я думаю, и спросить, да.

185: Сделать что-то своё. Вот пока я вам это отдать не могу ни ни в опенсорс, никуда, ни в качестве коммерческого какого-то предложения. То есть это пока только, скажем так, такой красивый прототип. Спасибо. Можете потом просто подойти, я думаю и спросить, да.

186: Ну, как это в целом работает? Ну, опять же, там ничего сложного нет. Иде, клиент эмсипи, серверы.

187: Так, Станислав, спасибо. Отличный доклад. Да, я думаю, войдёт в какой-нибудь топ. На это рассчитываю конференции. У меня вопрос. А все-таки мы говорим об агентах автономных, потому что курсор это все-таки не агент, то есть агент, который, на мой взгляд,

188: Я очень.

189: Так, Станислав, спасибо. Отличный доклад. Да, я думаю, войдёт в какой-нибудь топ. Я очень на это рассчитываю конференции. У меня вопрос. А все-таки мы говорим об агентах автономных, потому что курсор это все-таки не агент, то есть агент, который, на мой взгляд,

190: Или я, может быть, сейчас потроллю немного. То есть агент, если мы говорим про автономность, он должен работать без курсора. То есть вот то, что сейчас показывали, оно заработает в каком-нибудь клоде, там джемини клип джимми заработает же кто-то должен им управлять. То есть мы говорим, что челове

191: Но у нас

192: Или я, может быть, сейчас потроллю немного. То есть агент, если мы говорим про автономность, он должен работать без курсора. То есть вот то, что сейчас показывали, оно заработает в каком-нибудь клоде, там джемини клип джимми заработает, но у нас же кто-то должен им управлять. То есть мы говорим, что челове

193: Что-то должен запустить и потом он что-то будет сделать вот когда да, то есть

194: Задач.

195: Человек нужен, чтобы поставить задачу агенту. Вот. А дальше он будет работать сам.

196: Или ему нужен другой агент, который поставит другому агенту?

197: Что-то должен запустить и потом он что-то будет сделать. Вот, вот когда человек нужен, чтобы поставить задачу агенту. Вот, а дальше он будет работать сам или ему нужен другой агент, который поставит другому агенту задачу, да, то есть

198: Все-таки мы говорим, что это работает внутри курсора или вот, ну, курсор это чат, да, скажем так, если утрировать максимально, то есть мы говорим, что будет, пусть работает в чате. То есть мы говорим, что с мцп мы управляем внешним окружением, базами знаний там.

199: 1 ска и так далее мы управляем в чате, это полезно для разработчика, то есть мы заменяем конфигуратор ильи ддт на курсор, да, но вот чтобы разработчик не сидел и не управлял 1 же из проблем при разработке через ii ipoint ты сидишь и ждёшь, пока он

200: Кто-то там придумает, и ты в это время либо грустишь, либо там листаешь, там интернет, ещё что-нибудь, потому что переключение контекста это больно. Можно те же самые, ту же самую магию, те же эмсипи сервера подключить к более автономному агентам, тому же

201: Cloud коду. Вот поставить ему 1 глобальную задачу. Не как я делал, например, что собери или протестируй, а целиком, то есть техническое задание в конце типа протестируй, отчитайся, и он будет работать, будет работать час, другой, 3.

202: И может прийти к успешному результату, а может не прийти прийти вот на cloud code? Нет, не успел, ещё потом протестирую, расскажу.

203: Вот я об этом вот такие тесты делали. Ну, для себя именно я вот к этому хочу.

204: Протестировать. Дима, это к вопро.

205: И может прийти к успешному результату, а может не прийти. Вот я об этом вот такие тесты делали, ну, для себя. Именно я вот к этому хочу прийти. Вот на cloud code. Нет, не успел ещё протестировать, потом протестирую, расскажу. Дима, это к вопро,

206: Вопросу о замене нас потом вспоминаешь. А что ж я там вспоминал? Ну, это боль, 1 из болей, которая вот кодинг, вот.

207: Артур, а ты не грусти. Когда это ты че грустить то? Ты можешь запустить 2 окно курсора и делать, начать другую задачу.

208: Правильно.

209: Вопросу о замене нас. Артур, а ты не грусти. Когда это че грустить то? Ты можешь запустить 2 окно курсора и делать, начать другую задачу, правильно? Потом вспоминаешь. А что ж я там вспоминал? Ну, это боль 1 из болей, которая вот кодинг, вот.

210: 4 окно в нём том или в том, где идёт.

211: Присутствует. Я так и делаю, собственно, но мне хватает 2. Я умею переключаться многозадачно. Все.

212: А ты, собственно.

213: Открываешь, спрашиваешь, иишка, че я делал? Вот в том окне, в, у меня работа то.

214: Присутствует Артур, а ты, собственно, открываешь 4 окно и в нём спрашиваешь, иишка, че я делал вот в том окне, в том или в том, где у меня работа то идёт, я так и делаю, собственно. Но мне хватает 2, я умею переключаться многозадачно. Все, равн.

215: Это больно. Потеря времени, на мой взгляд, все у меня мало опыта. Согласен, ишка за него работает. У него потеря времени. Ничего себе.

216: Вот у тебя мало опыта.

217: Это больно. Потеря времени, на мой взгляд, вот у тебя мало опыта, все. У меня мало опыта. Согласен, ишка за него работает. У него потеря времени. Ничего себе.

218: Так, ну что, у нас есть ещё вопросы?

219: Тогда спасибо, Станислав. Отличный доклад. Действительно, думаю, войдёт в топ супер.