#RAG
Как устроен AI-агент: анатомия системы от предсказания токенов до протокола MCP
Разбираем внутреннее устройство автономных нейросетевых агентов: как обычный генератор текста получает руки, память и доступ к реальным инструментам, почему ломается контекст и где кроются главные риски автоматизации.
Почему ломается RAG: разбор 6 критических ошибок поиска и рецепты надежной архитектуры
Почти три четверти сбоев в работе ИИ-агентов вызваны не слабостью языковых моделей, а ошибками на этапе поиска данных. Разбираем скрытые уязвимости RAG и методы их устранения.
Сокращение рутины вдвое и запуск сервисов за 7 дней: практические итоги внедрения ИИ в разработку
Реальный опыт интеграции нейросетей в строительный финтех: как автоматизировать 65% входящих счетов, ускорить код-ревью до одной минуты и наладить самовосстановление автотестов.
Опыт M&T Bank: как масштабная модернизация IT открыла дорогу генеративному ИИ для 15 000 сотрудников
Американский региональный банк M&T Bank развернул корпоративные ИИ-инструменты для большей части своего персонала. Эффект уже заметен на практике: обработка обращений в колл-центре ускорилась на 6 минут на каждый звонок.
Автономный ИИ без доступа в интернет: архитектура закрытой мультиагентной платформы «Архангел»
Как построить корпоративную мультиагентную систему ИИ в полностью изолированном контуре на базе Kubernetes, событийно-ориентированной шины данных и локального RAG.