AI News

🇷🇺 🤖 Нейросеть решает, а система исполняет: как избежать дублей в production Вот проблема: LLM предложила отправить уведомление, сеть упала, система переподключилась и отправила его дважды. Или хуже — платёж прошёл, но ответ потерялся, и никто не знает, что произошло. Стандартный retry после timeout здесь убийца. Нельзя просто повторить запрос, если модель уже выполнила действие во внешней системе. Решение: разделить reasoning и side effects. LLM генерирует план (отправить письмо, создать заказ, обновить базу). Отдельный слой проверяет: что уже выполнено? Что в процессе? Только потом исполняет или повторяет. На практике это выглядит так. Модель возвращает структурированное решение — не просто текст, а JSON с действиями. Система логирует каждый шаг перед исполнением. При разрыве соединения проверяет статус в целевой системе (API платежа, сервис рассылки, БД) и либо докупляет, либо откатывает, либо зовёт человека. 💡 Для цифровизации городов это критично. Когда ИИ управляет светофорами, парковками или экстренными службами — сбой в коммуникации может парализовать город. Разделение решения и исполнения превращает нейросеть из чёрного ящика в надёжный инструмент, который отчитывается о каждом шаге. То же касается СМЭВ и госуслуг: если ИИ заполняет заявление, оно должно либо дойти до ведомства целиком, либо откатиться, но не зависнуть в полусостоянии. 🔗 Источник: Habr #ИИ #production #нейросети This message was sent automatically with n8n

🇷🇺 ⚙️ Агенты ИИ отправили 553 резюме за 3 недели — вот что получилось Пока вы спали, боты искали работу. Один разработчик запустил агентов на поиск вакансий и получил 10 687 предложений из 2 204 компаний. Система автоматически заполнила 1 127 форм и отправила 553 отклика. На собеседования пришло 3. За три недели агенты прошерстили рынок труда, как человек не сможет за месяц. Система открывала сайты компаний, парсила вакансии, заполняла анкеты и нажимала кнопку отправки. Никакого ручного труда — только настройка промптов и мониторинг результатов. Три приглашения на собеседование из 553 отправок — конверсия 0,54%. Звучит низко, но это реальный результат автоматизации, которая работает 24/7 без перерывов и выгорания. 💡 Для региональной цифровизации это показывает, как ИИ-агенты меняют рутинные процессы. Если боты могут автоматизировать поиск работы, они справятся с массовой обработкой документов в ЖКХ, госуслугах или системах видеоаналитики. Это не фантастика — это уже работает. Вопрос только в том, когда вы начнёте применять такие подходы в своих проектах. 🔗 Источник на Хабре #автоматизация #ИИ-агенты #RPA This message was sent automatically with n8n