CrewAI: запускаем команду из 5 ИИ-агентов для анализа рынка
Статья на тему: CrewAI: запускаем команду из 5 ИИ-агентов для анализа рынка
<p><strong>AI-агенты</strong> — программные системы на базе LLM, которые планируют, вызывают tools и работают в prod. В этом разделе — не базовые FAQ, а <strong>тренды 2026</strong>: Model Context Protocol (MCP), OpenAI Agents SDK, agentic RAG, n8n AI Agents, observability и evals.</p> <p>Материалы для разработчиков и архитекторов автоматизации:</p> <ul> <li><strong>MCP</strong> — стандарт подключения GitHub, БД и API к агентам;</li> <li><strong>OpenAI Responses API</strong> — handoffs, computer use, traces;</li> <li><strong>n8n production</strong> — AI Agent node, sub-workflows, queue mode;</li> <li><strong>Agentic RAG</strong> — CRAG, GraphRAG, hybrid SQL+vector;</li> <li><strong>LLM ops</strong> — Langfuse, golden datasets, online evals.</li> </ul> <p>Материалы для разработчиков, no-code-специалистов и технических предпринимателей, которые внедряют автоматизацию на n8n, Python и облачных API.</p>
Статья на тему: CrewAI: запускаем команду из 5 ИИ-агентов для анализа рынка
Статья на тему: AutoGen от Microsoft: мультиагентные сценарии без программирования
Статья на тему: LangGraph: создание многошаговых агентов с памятью на Python
Глубокий разбор технологий RAG (Retrieval-Augmented Generation) и Memory для создания ИИ-агентов с долгосрочной памятью. Практические примеры использо...
Полная автоматизация обработки данных с GPT-4o и n8n включает обработку документов, анализ текста, генерацию контента, переводы и резюмирование.
Система автоматизации с Claude и n8n включает обработку документов, анализ текста, генерацию контента, переводы и резюмирование с высокой точностью.
Полная автоматизация обработки данных с GPT-4o и n8n включает обработку документов, анализ текста, генерацию контента, переводы и резюмирование.
Полная автоматизация обработки данных с GPT-4o и n8n включает обработку документов, анализ текста, генерацию контента, переводы и резюмирование.
<p><strong>AI-агенты</strong> — программные системы на базе LLM, которые планируют, вызывают tools и работают в prod. В этом разделе — не базовые FAQ, а <strong>тренды 2026</strong>: Model Context Protocol (MCP), OpenAI Agents SDK, agentic RAG, n8n AI Agents, observability и evals.</p> <p>Материалы для разработчиков и архитекторов автоматизации:</p> <ul> <li><strong>MCP</strong> — стандарт подключения GitHub, БД и API к агентам;</li> <li><strong>OpenAI Responses API</strong> — handoffs, computer use, traces;</li> <li><strong>n8n production</strong> — AI Agent node, sub-workflows, queue mode;</li> <li><strong>Agentic RAG</strong> — CRAG, GraphRAG, hybrid SQL+vector;</li> <li><strong>LLM ops</strong> — Langfuse, golden datasets, online evals.</li> </ul> <p>Материалы для разработчиков, no-code-специалистов и технических предпринимателей, которые внедряют автоматизацию на n8n, Python и облачных API.</p>