Репост из: AI Metropolis
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Хватит писать мегапромпты: собираем команду ИИ-агентов, которая работает 24/7
Большинство пользователей совершают базовую ошибку — пытаются засунуть все задачи в одного ИИ-агента. Огромный промпт заставляет нейросеть одновременно искать данные, писать код, верстать дизайн и планировать. Это сжигает слишком много токенов, стоит дорого, а на выходе получается посредственный результат. Правильный подход — собирать команду узкопрофильных специалистов, где каждый закрывает только свой узкий этап работы.
Ключевые моменты:
• Разделение ролей дает качество. Для теста автономная ИИ-команда с нуля сделала рекламную кампанию для CardBoard (YC-стартап): агенты изучили бренд, нашли места для билбордов в Лос-Анджелесе, создали три концепта, сгенерировали фотореалистичный мокап Sunset Strip и собрали все это в интерактивный сайт.
• Инструмент для сборки — HyperAgent. Это самостоятельный продукт от команды Airtable. В отличие от обычных чат-сессий, здесь каждый агент имеет свои инструменты, память и зону ответственности.
• Взаимодействие без вашего участия. Агенты не ждут следующего промпта. Они передают данные друг другу и пушат готовые результаты прямо на вашу почту или в корпоративный мессенджер.
Разберем процесс на примере создания контент-отдела. Вся работа начинается в режиме планирования (plan mode), где интерфейс визуализирует, как система запускает саб-агентов для сборки нужного специалиста.
Первый участник команды — Research Lead. Ему намеренно запрещено писать тексты или генерировать картинки. Его единственная задача — мониторить новости ИИ-провайдеров, анализировать бенчмарки и находить источники. В видео для него используется модель Fable 5. При переключении в режим execute он автономно парсит веб и выдает выжимку с оценкой тональности.
Второй участник — Content Producer. Он не ищет информацию с нуля. Агент берет готовый ресерч от первого специалиста и превращает его в структуру ролика, прописывает таймкоды, генерирует идеи и собирает продакшн-заметки. Они не конкурируют, а логично дополняют друг друга.
Третий — Thumbnail Director. Он анализирует готовый пакет документов от продюсера, подключает media tool для работы с изображениями и выдает концепты обложек. В его отчете прописаны хук, фокусная точка, фон и конкретные указания для дизайна, чтобы максимизировать кликабельность (CTR).
Чтобы не дублировать контекст каждому боту индивидуально, в системе есть два важных механизма. Через Skills (навыки) можно задать глобальные правила. Например, заставить агентов всегда расписывать сильные и слабые стороны обозреваемых моделей — и они унаследуют это поведение. А через Memories (память) закладывается бизнес-логика. Достаточно один раз прописать: «Проект отдает приоритет фактам, а не хайпу», и все агенты будут учитывать это ограничение при генерации контента.
В конце остается нажать Enable live mode. Команда начинает работать рекурсивно по заданному расписанию (хоть 24/7). Вы просто привязываете email, и по утрам получаете готовую сводку: сценарии, идеи и сгенерированные концепты. Там же можно настроить интеграцию со Slack, чтобы напрямую тегнуть конкретного агента (например, бота Hugo) и скинуть ему правки прямо в рабочий чат.
Практический вывод: декомпозируйте свои рутинные процессы. Точно так же можно собрать ИИ-агентство для фронтенд-разработки: один агент отвечает за дизайн, второй пишет код, третий тестирует, четвертый делает ревизию. Попробуйте перенести цепочку задач на автономную команду — при регистрации в HyperAgent через Gmail или Apple ID сейчас дают $500 кредитов на тесты без привязки банковской карты.
intheworldofai
Переводы видео, саммари новостей про AI
Большинство пользователей совершают базовую ошибку — пытаются засунуть все задачи в одного ИИ-агента. Огромный промпт заставляет нейросеть одновременно искать данные, писать код, верстать дизайн и планировать. Это сжигает слишком много токенов, стоит дорого, а на выходе получается посредственный результат. Правильный подход — собирать команду узкопрофильных специалистов, где каждый закрывает только свой узкий этап работы.
Ключевые моменты:
• Разделение ролей дает качество. Для теста автономная ИИ-команда с нуля сделала рекламную кампанию для CardBoard (YC-стартап): агенты изучили бренд, нашли места для билбордов в Лос-Анджелесе, создали три концепта, сгенерировали фотореалистичный мокап Sunset Strip и собрали все это в интерактивный сайт.
• Инструмент для сборки — HyperAgent. Это самостоятельный продукт от команды Airtable. В отличие от обычных чат-сессий, здесь каждый агент имеет свои инструменты, память и зону ответственности.
• Взаимодействие без вашего участия. Агенты не ждут следующего промпта. Они передают данные друг другу и пушат готовые результаты прямо на вашу почту или в корпоративный мессенджер.
Разберем процесс на примере создания контент-отдела. Вся работа начинается в режиме планирования (plan mode), где интерфейс визуализирует, как система запускает саб-агентов для сборки нужного специалиста.
Первый участник команды — Research Lead. Ему намеренно запрещено писать тексты или генерировать картинки. Его единственная задача — мониторить новости ИИ-провайдеров, анализировать бенчмарки и находить источники. В видео для него используется модель Fable 5. При переключении в режим execute он автономно парсит веб и выдает выжимку с оценкой тональности.
Второй участник — Content Producer. Он не ищет информацию с нуля. Агент берет готовый ресерч от первого специалиста и превращает его в структуру ролика, прописывает таймкоды, генерирует идеи и собирает продакшн-заметки. Они не конкурируют, а логично дополняют друг друга.
Третий — Thumbnail Director. Он анализирует готовый пакет документов от продюсера, подключает media tool для работы с изображениями и выдает концепты обложек. В его отчете прописаны хук, фокусная точка, фон и конкретные указания для дизайна, чтобы максимизировать кликабельность (CTR).
Чтобы не дублировать контекст каждому боту индивидуально, в системе есть два важных механизма. Через Skills (навыки) можно задать глобальные правила. Например, заставить агентов всегда расписывать сильные и слабые стороны обозреваемых моделей — и они унаследуют это поведение. А через Memories (память) закладывается бизнес-логика. Достаточно один раз прописать: «Проект отдает приоритет фактам, а не хайпу», и все агенты будут учитывать это ограничение при генерации контента.
В конце остается нажать Enable live mode. Команда начинает работать рекурсивно по заданному расписанию (хоть 24/7). Вы просто привязываете email, и по утрам получаете готовую сводку: сценарии, идеи и сгенерированные концепты. Там же можно настроить интеграцию со Slack, чтобы напрямую тегнуть конкретного агента (например, бота Hugo) и скинуть ему правки прямо в рабочий чат.
Практический вывод: декомпозируйте свои рутинные процессы. Точно так же можно собрать ИИ-агентство для фронтенд-разработки: один агент отвечает за дизайн, второй пишет код, третий тестирует, четвертый делает ревизию. Попробуйте перенести цепочку задач на автономную команду — при регистрации в HyperAgent через Gmail или Apple ID сейчас дают $500 кредитов на тесты без привязки банковской карты.
intheworldofai
Переводы видео, саммари новостей про AI