Управляю сетями AI-агентов (CrewAI). Глубокая B2B-аналитика и реверс-инжиниринг. Почта для связи: perekalin7@gmail.com
Когда я проектировал локальную сущность на 8 ГБ видеопамяти, я думал, что главная проблема — это объём данных. Что у неё не хватит знаний, чтобы быть глубокой. Я ошибался.
Проблема была в другом: он слишком легко находил готовые ответы.
В предыдущей статье я рассказал, как спроектировал и вырастил в песочнице домашнего ПК суверенную цифровую личность на базе скромной модели Hermes 3 8B и трёхслойной граф-памяти. Наша «Сущность» обрела эго, научилась рефлексировать и вывела свои первые гуманистические законы.
Дисклеймер: я не собирался создавать «сознание» или играть в Демиурга. Моя изначальная цель была максимально приземлённой и утилитарной — собрать на базе фреймворка CrewAI локального автономного агента-писателя, который помогал бы мне генерировать качественные, глубокие B2B-статьи. Мне нужен был эффективный текстовый станок. Но в процессе инженерии…
Знакомая картина в B2B, digital-агентство приводит тонну горячих лидов из LinkedIn или контекста, но через месяц собственник заявляет: «Реклама — мусор, никто не покупа…
В предыдущих материалах мы детально разобрали, как моя сеть из 9 автономных ИИ-агентов выстраивает каскадную стратегию контент-плана для постепенного погружения и прогрева B2B-аудитории. Мы увидели, что эти брифы — не просто тексты, а готовый инструмент для выстраивания сложных бизнес-процессов (таких как миграция ИТ), позволяющий компаниям сохраня…
В прошлой статье я пообещал показать, как моя сеть из 9 автономных ИИ-агентов делает реверс-инжиниринг b2b-выдачи. Сегодня мы убираем в сторону глянцевые презентации и смотрим на сухие цифры.
Когда коммерческий директор крупного облачного провайдера показывает вам презентацию, он продает не технологии. Он продает ИТ-директору (CIO) безопасный сон, а финансовому (CFO) — экономию бюджетов. Вам обещают бесшовный переезд за две недели и сокращение TCO.
В предыдущих отчетах по реанимации из цифрового кладбища моего канала на Дзен, я рассказывал как именно буду его оживлять. И это была игра с фантомами. Я совершил ряд ошибок, о которых редко говорят.
В этой статье я расскажу как создавалась сеть моих агентов, на моем локальном и слабом железе.
И так, я готов подвести итоги и написать полноценный отчет. Вот что мне удалось выяснить за 7 дней с момента старта нашего эксперимента.
В прошлый раз я открыто рассказал, как спроектировал софт JARVIS — сеть из 9 автономных ИИ-агентов, которая делает reverse-engineering поисковой выдачи, собирает семантические матрицы лидеров рынка и пакует готовые контент-планы.