TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Ставлю на Зеро

18 Sep, 12:11

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Агентские (за)лупы — это круто и классно.
Но если за ними нет понятных рабочих циклов и нормально организованной базы знаний, у меня получается либо херня, либо сгорают все лимиты и деньги к хуям.

С самых первых тестов openclaw упирался в великую проблему: контекст пухнет, агент его жрет и жрет, токены жгутся яростно, и нет от этого спасения.

Путем проб и ошибок пришел к тому, что магия «сказал — заработало» — это приятно.
Но для более серьезных задач все-таки нужно хоть какое-то представление о своих процессах: где они начинаются, что должно получиться и где заканчиваются.

Задача на поверку оказалась пиздец сложной: мы все живем в циклах, процессах и системах, но насколько их видим — вопрос сильно открытый.

Несколько вещей, которые облегчили мне жизнь:

1. LLM Wiki от Карпаты
Отличная вещь: не какая-то предзабитая архитектура, а концепт.
Всеми руками за концепты и не очень люблю захардкоженное «делай так». Все строю под себя.
Концепт отлично кормится агенту, а дальше работает «траст ми бро»: агент чета делает, ты в какой-то момент понимаешь, что ок, что не ок, и вы так шлифуете систему. Маст хэвыч.

2. Перед запуском задач — особенно впервые — пушить агентов задавать вопросы.
Для меня оптимальным числом оказались 3 вопроса.
Дальше уже ничего ценного не добавляется относительно потраченного времени.
И суперфишка — итерационные вопросы.
Не сразу 3 вопроса и 3 ответа, а вопрос — ответ — следующий вопрос. Позволяет прям на фактуре добить запрос из «пук-среньк, я хочу вот так» во что-то вменяемое.

3. Не обманывать себя иллюзиями, а искать, где в процессе агент — ок, а где нужно человеческое решение.
На моем опыте, результат достигается балансировкой между человеком и агентом, а не «ну сделай чета».
Мне близка метафора агента как нового сотрудника: не отдаешь же сразу все ключи, сидки и пароли от всего. Доверие и алгоритмы работы нарабатываются со временем.

Этот пост тоже вырос из такого процесса.
Между тасками появилось время для графомании и захотелось написать «что-то».

В моем Obsidian-волте есть отдельная база данных: туда сваливается всякое, что делал, заметил, попробовал и мб когда-нибудь захочу вытащить в паблик.
Плюс в LLM Wiki держу состояние процессов.

Агент поковырялся в этом добре и предложил темы под мой текущий вайб (вайб-постинг, епта).

Тему выбрал я, текст тоже собираю сам.
За то, что в итоге уходит в канал, все еще отвечает мясной мешок. Сомнительно смотрю на бездушные контент-фермы, но процесс стал сильно легче.

1.5k 3 48 15
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot