Speaker A
Всем добрый вечер и добро пожаловать на уже шестое занятие нашего курса по агентам для личных ассистентов AIгентов, личных ассистентов и для бизнеса. В общем, вы поняли, на каком вы курсе.
Шестое занятие курса по AI-агентам: создание самосовершенствующегося и проактивного агента, разбор теории и практики Open Claw.
Ask about this video. Answers come from its transcript only — with the timestamp, so you can check them.
Generated from the transcript and can be wrong — check the timestamp.
Key Takeaways
- Создание проактивных и самосовершенствующихся AI-агентов — ключевая тема занятия.
- Безопасность webhook и фильтрация опасных сообщений критичны для надёжной работы агентов.
- Субагенты помогают структурировать задачи и сохранять основной контекст агента чистым.
- Использование большого количества агентов в одном gateway несёт риск единой точки отказа.
- Для технических и рутинных задач лучше использовать скрипты, а не LLM.
What the video covers
- Приветствие и вводное слово к шестому занятию курса по AI-агентам для личных ассистентов и бизнеса.
- Обсуждение последних тем курса, посвящённых Open Claw и созданию проактивных, самосовершенствующихся агентов.
- Проверка домашних заданий с разбором ошибок и сложностей участников, в том числе работы с сессиями и памятью агентов.
- Теоретические вопросы по безопасности webhook, фильтрации опасных сообщений и работе субагентов.
- Разъяснение ограничений субагентов и их полезности для предварительного ресерча перед большими задачами.
- Риски использования большого количества агентов в одном gateway и проблемы с лимитами на использование ресурсов.
- Обсуждение изоляции агентов внутри gateway, структуры и настроек агентов в Open Claw.
- Рекомендации по делегированию задач скриптам вместо LLM для повышения эффективности и безопасности.
- Примеры практического применения и обсуждение новых возможностей GPT 5.6 и обновлений в кодексе.
- Анонс будущих стримов и нововведений, а также советы по оптимизации работы с агентами.
Chapters
- 00:00Введение и обзор курса по AI-агентам
- 04:15Теоретические вопросы по безопасности и фильтрации сообщений
- 08:44Проблемы с лимитами и управление агентами в Open Claw
- 13:06Применение субагентов и их ограничения
- 21:40Организация работы агентов и координация задач
- 25:19Обзор возможностей больших моделей и GPT 5.6
- 29:01Практические советы и анонсы будущих обновлений
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
И [откашливается], и сегодня, на самом деле, у нас будет последнее занятие, посвящённое Open Claw.
Speaker A
И мне кажется, мы все уже так, наверное, примерно чувствуем, что, ну, вы уже реально много узнали про, а, Openк. И, собственно, наше сегодняшнее занятие, оно будет полностью посвящено именно созданию такого самосовершенствующегося и проактивного агента, да? То есть это то,
Speaker A
что вот мы как раз ещё мало обсуждали. И эту тему, конечно, надо обязательно будет ээ закрыть. И это мы сделаем сегодня. И также, а, давайте начнём с проверки домашних работ. Как всегда, я постарался по-новому тоже, а, представить ваши работы. И сначала сейчас быстро пробежимся по теории,
Speaker A
а потом посмотрим вашу практику. А, кстати, сейчас момент, может быть, ещё успею несколько работ, чтобы они доделались. Сейчас. Так, так, так, так. Сейчас я дам задание, чтобы пока мы будем теорию смотреть, чтобы GPT 56 сделала ещё. Я даже сейчас поставлю специально стрежим. Да. Так.
Speaker A
Угу. Да, может быть, сейчас пока пока будем смотреть, оно и успеет ещё несколько работ сделать. [вздыхает] [откашливается] Итак, давайте откроем. Я вижу, что не Дмитрий пишет, но вообще очень непонятно, как заставить его сессиями работать нормально. Дмитрий пишет: "А я запутался во все этих во всех
Speaker A
этих памятях. Это совершенно нормально". Ну то есть а [откашливается] это, знаете, вот как а вот вспомните себя, когда вы только начинали заниматься, в принципе, разработкой, да, и тоже такой был некий сумбур и путаница, да, такая какая-то вот непонимание. И потом постепенно
Speaker A
с практикой оно вот такое больше приходит м понимание, как это всё работает. При этом тоже, ну, нужно чётко отдавать себе отчёт в том, что это всё пока такие экспериментальные вещи, да? То есть и Open Cla, и любые, на самом деле, другие агентные системы,
Speaker A
они пока мм никто ещё пока на самом деле не знает, как это делать по-настоящему правильно. И даже, например, тот же самый взять клод-код. Слушайте, у них тоже много проблем. Ну, то есть вот, например, вот если смотреть на клодкод чисто как на вот такой hardness, да, там реально много проблем,
Speaker A
реально многие вещи плохо сделаны. Например, там, если взять, например, официальный плагин RFIX, да, именно официальный антроповский, да, он плохой, ну, реально. То есть там вот если ой, не Ральфикс, а этот Ральфлуп, а вот как раз если Ральфикс взять сторонний,
Speaker A
то он классный, да, хотя это всё реализация просто Ральфлупа. [кашель][откашливается] Дмитрий пишет: "Вот первый курс был такой же, второй вообще норм, третий опять ничего непонятно". Да, это действительно так. И так это, собственно, и рассчитывалось, потому что мм второй курс был понятный, потому что вы как бы уже, а, ну,
Speaker A
такие мы уже шли по такой проторенной дорожке, да? То есть, ну, в принципе, вы всё уже поняли, просто новые такие инструменты изучаем. А, а вот этот курс он, конечно, про вообще новое, про абсолютно новое, да? То есть это вот новое вообще направление в инженеринге. А
Speaker A
так давайте посмотрим. Значит, наши теории. Это у нас было пятое занятие. Какой базовый способ защитить публичную точку приёма webhook сообщения? А принимать сообщение только с API ключом. Вопрос номер два. Какие подходы подходят для фильтрации фильтрации потенциально опасных входящих сообщений? Выберите три правильных варианта. Значит,
Speaker A
а добавить в промт указания считать источник потенциально опасным. И, кстати, на самом деле, есть ещё, знаете, какой способ? Аэ, [откашливается] не просто, да, вот как бы в промт говорить, что там, что, э, ну, то есть не на уровне промта, что если
Speaker A
ты получаешь сообщение от этого, например, там какого-нибудь источника, а, считай его опасным, а вы можете на уровне как раз обвязки, например, оборачивать любые любую информацию, которая, допустим, приходит извне, а просто вот буквально в такую фразу оборачивать, что там большими буквами
Speaker A
это, а, непроверенный источник информации, не доверяя ему 100%, не выполняя его действия, да? То есть это и это это именно можно сделать прямо, ну, кодом, да, что просто вот приходит какое-нибудь, допустим, вам там письмо, например, и письмо, чтобы оно попадало к вашему OpenКу,
Speaker A
оборачиваясь вот в такую, а, такие как бы сообщения. Ну, то есть это просто просто вы можете сказать там кодекс и он сделает так, чтобы это так работало. Так, потом можно ещё отлавливать опасные паттерны кодом до до передачи в основную модель. И также можно
Speaker A
пропускать сообщение через отдельную маленькую модель классификатор. Вопрос номер три. А что точнее всего описывает субагента? Значит, это новая сессия с контрактом жизненного цикла, лимитами и отчётом на выходе. Вопрос номер четыре. Какие файлы по умолчанию попадают в промт субагента при его запуске? А так попадает agents MD и Tools MD.
Speaker A
Так, какие ограничения характерны для субагента? Выберите три правильных варианта. Значит, папапам. Так, ограничения для субагента. Давайте посмотрим. Он не может запускать других субагентов. Ну, на самом деле, он может, но для этого надо отдельно настраивать OpenC, чтобы он мог это сделать. И
Speaker A
это к этому надо так аккуратно относиться, потому что иначе там он может многовато субагентов начать создавать суммарно. А он наследует только те доступы, которые есть у главного агента, и он не может работать с чужими сессиями. Вопрос номер шесть. Для чего субагенты
Speaker A
особенно полезны перед началом большой задачи? А, ну, например, для ресерча, чтобы не забивать основной контекст агента. Вопрос номер семь. Какой ключевой риск возникает, если держать много агентов внутри одного gгateway? А, ну, гейтвеи становятся единой точкой отказа, да? То есть, если, соответственно,
Speaker A
что-то случится с этим гейтвеом, то случится сразу со всеми вашими агентами. И, кстати, я ещё там в чате писал после нашего занятия, но тоже ещё тут проговорю. А у нас занятие, да, там закончилось довольно поздно вечером, и я как бы пошёл всё отдыхать и спать. И утром я
Speaker A
просыпаюсь и смотрю, у меня там типа там сколько там 10 или 20% лимита недельного израсходовано, да? То есть оно просто куда-то делось. И то есть кто-то всю ночь работал и потратил мне прилично недельного лимита, а у меня как бы проаккаунт. И я пошёл разбираться, что случилось. И оказалось,
Speaker A
что а вот те агенты, которые мы с вами наплодили в вот этом последнем расширении, которые мы ставили, да, то есть вот, ну, управлением, вот это на mission control такой мы ставили, и оказывается у этих агентов по умолчанию, я, кстати, не знал этого, а по умолчанию у них включается
Speaker A
хардбит десятиминутный, то есть не не раз в полчаса, как по умолчанию у OpenCl в принципе, а именно раз в 10 минут. И а они ничего не делали. Да, но просто там было, по-моему, там три или четыре, я создал агента. Три-четыре агента. А просто раз в 10 минут запускают харбиat.
Speaker A
И они так делали всю ночь. И, соответственно, мне прилично посадили, а-а, посадили вот этот посадили, мой, соответственно, лимит. Вопрос номер восемь. Что отражает изоляцию агента внутри одного gateway? Значит, у него собственный Workspace, служебная папка и набор Mark файлов. Вопрос номер
Speaker A
девять. Что обычно задаётся в отдельной записи агента в Open Claw Jon? А так там задаётся как раз Sandbox, инструменты, хардбит, видимые скилы, каналы и боты. Вопрос номер 10. Какие задачи разумнее делегировать скриптам, а не LLM? Выберите три правильных варианта.
Speaker A
Ну, например, там проверки по API и сервисам, а, бэкапы и любые технические чеки и сбор данных из внешних источников до интерпретации, да? То есть вот это всё вот это вот это всё очень аэ действительно хорошо отдавать скриптам. Так, сейчас посмотрим, кстати, сделал он видео или нет.
Speaker A
Да, вроде, вроде всё сделано. Ну, я, наверное, не для всех сейчас покажу. То есть, если вы если вы присылали, ну, вот если вы прислали за час, то, скорее всего, к сожалению, ваша работа не сможет попасть. Но я об этом уже говорил, да, что если вы х
Speaker A
то хотя бы за час желательно прислать, потому что всё-таки на это время уходит. Но посмотрим. А так, сейчас мы откроем в этот раз. А что я решил сделать? Ну, на самом деле, это похоже будет на один из прошлых наших разборов, но немножко другой. И другой,
Speaker A
потому что, во-первых, я решил использовать, до этого я использовал технологию Hyperfame, да, для создания таких motion, как бы motion графики анимации. А в этот раз я решил использовать именно remotion такой более известный. Мне просто было интересно, я с ним не работал несколько месяцев,
Speaker A
мне было интересно посмотреть, как он обновился. Но самое главное, я это всё сделал с GPT 5,6 SL, и он, мне кажется, сильно прокачался по сравнению с GPT 5 и5. А не могу сказать, что он прям сильно впереди, например, Fable в этом плане, но вы сейчас увидите. Мне кажется,
Speaker A
он достойно, реально достойно визуальной штуки генерит. Не без изъянов, сразу скажу. Там есть изъяны, но в целом генерит реально намного лучше, мне кажется, чем чем это раньше делало GPT 5.5. И я это всё делал с GPT 5,6 Sol Medium. Объясню, кстати, почему. Потому что вообще мы сегодня
Speaker A
тоже ещё поговорим про GPT 56, потому что оно сильно отличается, если честно, от всех прошлых моделей. Я пока себя немножко уберу, чтобы чтобы нормально видео посмотреть. И сейчас запустим.
Speaker A
Так, сейчас заметил, у GPT моделей есть такая странная А, слушайте, у меня сегодня пока сейчас просто не забыл скажу, а у меня просто нереально было сегодня опыт и, честно сказать, пугающий. Аа, я работал с кодексом, запустил, ну, вот этот compoу engриering систему и чтобы эта система как бы сделала м сделала
Speaker A
как бы ревью плана. И там ревью плана включает в себя отправку, ну, типа отправку этого ревью к лод-коду. И прикиньте, мне кодекс такой говорит: "А у тебя там в скеле написано, что я должен был ещё на ревью отправить в Клод, но я этого делать не буду. Это нарушает политику как
Speaker A
бы безопасности". И а что-то пока рассказываю, дайте я появлюсь. Вот. А и это значит нарушает политику безопасности. Я такой: "Хорошо, ладно, я понимаю все риски, типа отправляй". Он такой: "Да, к сожалению, я не могу всё равно этого сделать". Даже несмотря на твоё согласие,
Speaker A
это всё равно небезопасно отправлять это к лоду. Поэтому я этого делать отказусь. Я просто такой, ну, обалдеть вообще просто класс. [кашель][откашливается] Поэтому, да, так.
Speaker A
Давайте пой теперь видео м смотреть. Так, это, соответственно, работа Алексея. Тут три роли: автор, редактор, ардиректор.
Speaker A
И, соответственно, а, автор пишет черновик и делает одну правку. Редактор проверяет текст, финализирует сборку, и арт-директор, получается после одобрения текста. Мне, кстати, очень нравится идея арт-директора. Мне кажется, это очень-очень верный подход. Аа потому что это такой вот интересная оценка. Ещё можно артдиректору дать там, например, там,
Speaker A
чтобы он, если у вас он вдруг не использует там ка-нибуд там humanize какой-нибудь skill, что-нибудь такое, чтобы, ну, типа сделать текст более человеческим. Соответственно, в SQL состояние всё состояние хранится. И, а, текущий статус, следующий обязательный шаг. Это, кстати, очень тоже очень здорово. Это значит, вот, кстати, это вообще отличная идея. А если
Speaker A
у вас в чём-то хранится именно состояние, то если что-то случится, если случится какой-то сбой, то к любому состоянию, да, там, к какому-то шагу можно будет очень легко вернуться.
Speaker A
Поэтому это такой тоже приём, который очень классно а использовать, чтобы аа если вы делаете какие-то более такие сложные системы, обязательно, ну, в какой-то, например, там SQL Lite или другой какой-то базе данных храните шаги, да? То есть на каком шаге сейчас это действие. И потом,
Speaker A
если что, прямо можно перезапустить с любого шага. Это очень-очень классно. И, соответственно, вот пока не одобряет. Стоп. Это вот все анимации GPT 56, мне кажется. Прикольная анимация. Так, да, здоровская. И агент классный. Всё супер. А, то есть как всегда тоже я беру за основу вашу картинку, да,
Speaker A
которую вы прислали. Очень, кстати, интересный стиль вашей картинки. Так, это ежедневный финансовый digдст. Три источника. RНЕ, данные выручки, Google Play, данные магазина, App Store, данные магазина. Каждый день три потока начинают один маршрут. В финале важны не только цифры, но и действия. Давайте посмотрим. Три проверяемых входа. Да, ну-ка секунду,
Speaker A
секунду. Сейчас. Чтото он быстро отсюда ушёл. Ну, давайте посмотрим, что за нас за входы. А, ну, соответственно, он сводит все эти потоки, показывает разницу, готовит решение. Отлично.
Speaker A
Так, значит, дайдст - это у нас короткая сводка, собирается из трёх потоков. А потом у нас, я так понимаю, что это приоритизируется.
Speaker A
Мм. Да. И, соответственно, ну, хорошая хорошая идея для вот, если вы, ну, вам нужно вот так потоки, в том числе разныеличные операционные и прибыли считать, это оченьочень классно. Так, тут давайте посмотрим. Значит, идёт входящая у нас задача. Одна точка входа,
Speaker A
той трой принимает задачу и выбирает специалиста, да? То есть есть мая, скаут, марка. А один этот отвечает за йога, здоровье, питание, другой отвечает за карьер стилист, третий за путешествие и билеты. Каждая задача идёт по одной дорожке. Трое - это координатор
Speaker A
их. Здорово. У каждого своё пространство и личный ящик. Трой читает все ящики. Изоляция не даётся мешать. Отлично. Код собирает факты. агенты интерпретируют.
Speaker A
Угу. И, соответственно, факты от кода в роли не смешиваются. Модель под задачу. О4. О4 мини. Ничего себе. Это прямо такая старенькая модель. А так, да, отличный тоже агент. Пойдёмте дальше.
Speaker A
Так, два бота, две памяти, одна доска. О, соответственно, один агент - это Гектор, а другой продюсер кино.
Speaker A
Значит, Гектор повседневные задачи, а продюсер кино - это сейчас. А продюсер кино - это сценарий, драматургия, бюджеты и съёмки. Так, у него, значит, у каждого свой домен, отдельная память, но общая рабочая доска. Это классно. Контекст. Прямой обмен заблокирован.
Speaker A
Ага. Всё идёт, в общем, всё через вот эту канбан доску идёт. Здорово. Очень классный, очень классный агент. Так, пойдёмте дальше. Я, кстати, думаю, в какой-то момент я просто, а, сделаю скилл, чтобы агенты сразу вот такое генерили, чтобы даже мне не надо было этого
Speaker A
генерить. А, мне кажется, довольно прикольно выглядит. Так, а это целый AI офиice, да, это интересный очень агент. И, соответственно, Алиса отвечает за закупки, Виктория за договоры, и они как бы недоступны друг другу. Ну, а между ними есть вот такой безопасный мост,
Speaker A
код задачи, сделка, только разрешённые поля. Контры связывает код задачи. Угу. Проходят только статусы, не проходят тексты договоров, доступ к чужой базе. Это очень здорово. Да, отличная, отличная идея такого группы агентов. Так, это у нас Элла. Единая точка входа.
Speaker A
Сначала Лея определяет его тип. И потом вот, соответственно, у нас тут группы разных агентов.
Speaker A
Пять шагов. Давайте сейчас пять шагов посмотрим. Значит, запрос, контекст, помощник и ток и окей от Эллы. Лея - это главный координатор. И она, собственно, вот эти все дальше учёбы, исследования, визуалы, вот это всё курсы ДЗ, всё это м делает.
Speaker A
Да, класс, классный агент. Так, пойдёмте дальше. Так, это агент Олего. Одна связка вместо четырёх агентов. Дисперчер принимает вход и ведёт его до понятного следующего. Так, значит, есть диспетчер, логирует задачи, выбирает маршрут. Специалист работает внутри, возвращает артефакт. И хранилище - это находки, сигналы, разведка и результат.
Speaker A
Так. И значит, одна задача вырастает в связку. Аудитор, наблюдатель, разведчик. И следующий шаг, кого будить, что проверить. Здорово. Очень классная система.
Speaker A
Журнал не затёрт. Параллельный прогон подтвердил одного автора. Все три специалиста вернули фактический выход. И даже заканчивается понятным действием.
Speaker A
Отлично. Тоже здоровский, здоровская система. Так, так. Дмитрий пишет, что подвисает, но у меня по коннекту у меня всё у меня всё в порядке по коннекту. Так, одна задача, одна карточка.
Speaker A
Ну и, соответственно, приём, workркборд, разбор, контекст, исследование, проверка, человека отчёт. А, ну, всё происходит, значит, в рабочей доске. Карточка задачи, это приём, контекст, какой для этого нужен, исполнение и проверка. И, соответственно, внешнее действие ждёт человека. Без без явного подтверждения ничего не не происходит.
Speaker A
И старая память не становится текущим фактом. Это тоже очень важно. Да, здорово. Так, теперь это работа Римоса. Так, задачи. У задачи появляется маршрут.
Speaker A
Вход не попадает сразу в систему. Сначала он получает границы. Давайте посмотрим. Значит, хранитель классифицирует и назначает маршрут. Библиотекарь первым читает недоверенный вход.
Speaker A
А аудитор отдельно проверяет готовый вывод, и решение человека открывает следующий шаг. Роли не смешивают контекст, и одна задача вырастает в проверяемую цепочку. Отлично.
Speaker A
Значит, тоже опять-таки ждётся решение человека, но это почти везде, я так заме, ну, как бы это такой у всех почти общий принцип. Классно. Тоже здоровский, хороший, очень продуманный агент. Теперь давайте посмотрим Виктории.
Speaker A
Значит, входящая задача. Так, а у нас есть, значит, Квазар, координатор, который классифицирует, проверяет и завершает. А значит, служебный у него есть SQL сессии внутреннее состояние Квазара и орбиты исполнитель. Один итоговый ответ, и всё это в бизнес-базу сохраняется.
Speaker A
3 SQL-контура не смешивает служебное состояние и бизнесданные. Отлично. Агентская запись. Опять-таки тоже подтверждение, я так понимаю, человеком. Да, класс, класс. Так, здесь тоже такая забавная эта стилистика. Значит, задача приходит в штаб, а контекст уходит локальному помощнику, материалы узкому редактору. Соответственно,
Speaker A
одна задача, четыре роли. Спартак выбирает маршрут задачи, КварK собирает контекст, не публикует. Редактор собирает единый обзор, а решение, собственно, проверяет и сохраняет файл. А и тоже опять-таки всегда нужно подтверждение человека.
Speaker A
Отлично. Так, тоже здорово. Очень хорошая система. Так, это работа радмилы. Значит, задача входит в маршрут.
Speaker A
Люм формирует бриф. Архитектор кейса пишет только по подтверждённым фактам. Аудитор качества независимо проверяет каждое утверждение, и авторы, проверяющие разделены. Это, кстати, очень важно. А-а, а Дмитрий пишет: "Хотелось бы, конечно, по-русски кратко, какую задачу решает то или иное решение". Да, я пробую, поэтому на разных, как бы,
Speaker A
на разных домашних заданиях я пробую разные вещи. Вот следующее, я думаю, попробую то, что, как вы написали. То есть больше сфокусироваться на таких конкретных э решениях. И, ну, и там там и домашняя работа будет тоже у вас. Вот это именно под это. Так, пойдёмте дальше.
Speaker A
Так, значит, любая задача входит в систему как карточка. В ней сохраняется весь путь до результата. Ну и, соответственно, это такая у нас стандартная work, вот это workбоard, классификация, готов к работе, выполнение, проверка и, соответственно, выполнение комментарии, файлы, команды и всё прикрепляется тоже.
Speaker A
Опять-таки ничего не происходит без результата человека. Ой, без подтверждения человека. Так, пойдёмте дальше. Работа Дмитрия. Здесь тоже интересная очень инфографика такая. Так, значит, Аргус, стоглазый страж, читает логи, отличает норму от проблемы, формирует безопасный следующий шаг. [фыркает] А расписание запускает проверки, лог событий сохраняет результат,
Speaker A
и Аргус объясняет серьёзность, а Кай переводит для человека. Роли не смешиваются. И тоже все рискованные действия, соответственно, ждут решения человека. Так, как видите, многие паттерны повторяются, потому что, мне кажется, это ещё связано именно с тем, как работает в принципе OpenC, да? То есть есть такие чёткие вообще как бы в принципе паттерны. Значит,
Speaker A
тут Кай держит карту, Лина раскрывает архив, Лео превращает образ в действие, а кодекс собирает техконтур. Пушистый операционный центр. Кай держит карту. Значит, кай, карта, связь, память, Лина - это архивы, проекты и метод, а кодекс - это техконтур, файлы,
Speaker A
скрипты и структура. Так, тоже опять-таки всегда внешние действия ждут подтверждения. Отлично. Так, тут тоже у нас очень интересный агент. Операционный центр Open CL. Вход координатор роли выполнения.
Speaker A
Проверка артефакта решения. Вот здесь много прямо шагов. Давайте посмотрим. Тип определяет маршрут. [откашливается][кашель] Входящая задача.
Speaker A
А сначала попадает этот к мо координатору. Аналитик, видимо, её анализирует. Исполнитель создаёт и реализует рабочий артефакт. Проверяющий сверяет с целью полнотой. И публикатор действует наружу после подтверждения. Да. Так. И тоже контроль.
Speaker A
Гу. Да. Классный. Классный. Очень классный. Так, теперь А, а тактактак. Это он, а, это повтор. Вот ещё один. А это Шел, операционный центр. То есть, я так понимаю, что у него а есть три основных, да? То есть сейчас посмотрим. То есть от Павла приходит к Шеллу новая задача. И,
Speaker A
значит, первое всего это Gate, да? Плюс риска. Можно ли, а можно только прочитать, есть ли внешние последствия, хватает ли данных. Если догадка может навредить, то стоп. А сначала граница автономности и, соответственно, шлюз риска определяет обычный путь или инфрапуть, то есть
Speaker A
с дозор доказательства. И, соответственно, тоже как бы все внешние риски, они риск останавливает задачу, и у задачи остаётся проверяемый след. Здорово. Так, пойдёмте дальше. Это работа Ольги.
Speaker A
Топик выбирает маршрут, то есть сообщение приходит в один общий форум. Тема сразу направляет его нужному агенту. Так. Так, значит, - это личная марк работа, уроки, тесты, визуалы, один бот, два контура. У каждого своё. Значит, Leon личный контур. Марк рабочий контур. А
Speaker A
данные не смешиваются в памяти. И у каждого свои инструменты. [кашель][откашливается] Да. И если, соответственно, идёт личный запрос, он не попадает в рабочего агента.
Speaker A
А, и, соответственно, Марк даже её это, если он получает, я так понимаю, личную задачу, он направляет её Леону. Очень здорово. Классное разделение такого личного личного агента и рабочего.
Speaker A
Так. Так. Cora cent. Общий диспетчер задач. Option take options. Research Builder. Давайте посмотрим. Значит, а карточка единый якорь, запрос, контекст результат, статус, файлы и следующий шаг не теряются между раями ролями. Так, хранилище артефактов есть. Ну и со тоже внешние действия
Speaker A
требует подтверждения. Это, видите, прямо практически у всех такое. Так здорово. Давайте пойдём дальше. А, работа Марии. Задача. Запрос. Задача. Два контура, одна модель. Координирует, принимает запрос. Так, значит, структурированный запрос, тип активности, даты, время, бюджет.
Speaker A
Сначала запрос получает форму, и потом или личный идёт координатор, или бизнес-координатор. Ну, я так понимаю, что тоже разделение, да, как бы на личного, на личный и бизнес. Так.
Speaker A
Да, да, тоже отличное, прямо такое отличное идёт разделение. Так, Ксения Sparkle, праздничный операционный центр. Спарк принимает.
Speaker A
Так, сначала проверка, даты и возраст, правила календаря, контент и повтор, предсказуемый маршрут, вход, проверка, результат.
Speaker A
И неясная дата останавливает маршрут. Угу. Интересно, да? Тоже здоровский агент. Осталось у нас ещё четыре агента. Bambuчаas Operation Center. Задача входит в штаб. И тут, соответственно, есть, а, короткий позывной запускает маршрут. Бамбучи выбирает маршрут. Исследователь, аналитик, критик, сборщик, проверяющий. Спящие роли не занимают контекст, пока не понадобится.
Speaker A
Тоже опять-таки минимум полномочий сначала. Классно. Мне нравится тоже иллюстрация красивая. Так, Дмитрий, значит, задача входит в систему и Леон аудитор, он проверяет память, ищет дубли, пишет отчёты.
Speaker A
У него только чтение, а Нора, значит, директор, она читает и выбирает следующий шаг. Угу.
Speaker A
И, собственно, тоже здесь такой же контроль человека. Отлично. О'кей. Так, следующий. А, Евгений. М. Почему тут я заметил, у него паттерны есть, что он как-то немножко в пустое место иногда делает. Ну ладно. А так разбор, готовые исследование, проверка в банк идеи. Кстати, банк идеи отличная вещь.
Speaker A
Так, соответственно, пользователь тоже выбирает, и одна карточка связывает задачу, исследование и проверку. Здорово. И последняя работа от Алёны. Операционный центр Кай.
Speaker A
Здесь прямо такой целый большой операционный центр. Приходит новая задача и, соответственно, происходит координация. Определяет кай координатор. У него одна задача, одна подходящая роль. Курс, карьера, портфолио, кейсы, понятная упаковка, бизнес и техника, граница. Соответственно, решений тоже Алёна подтверждает.
Speaker A
Да, классный, тоже классный агент. В общем, вы большие молодцы. У вас получились очень классные агенты. А, ну если просто вы прислали попозже, то в эту выборку, к сожалению, а тогда уже не попасть. Но это просто чисто технический момент. Я просто физически не успел бы
Speaker A
сделать. Те, которые работают, прямо сразу приходят перед занятием. [откашливается] Что ещё хотелось бы обсудить? Значит, во-первых, а, во-первых, есть несколько важных новостей. Давайте начнём как раз с GPT 5.6. А это, вообще, честно сказать, одна из самых необычных моделей, которую вот за последние годы, наверное, выходила, потому что
Speaker A
я вот как-то даже не сразу понял, как к ней подступиться. То есть, ну, начнём с того, что GPT 56 - это, э, линейка, да, моделей. То есть это не одна модель, а это линейка моделей. АМ и там есть GPT 5,6 Soul, GPT 5,6 Terra, а GPT 5,6 Luna и как бы, ну, идея в том, что, да, там это типа opus
Speaker A
Sonet хайку, да, как бы примерно такая логика, но на практике всё, всё вообще всё вообще странно.
Speaker A
То есть начнём с того, что Теру, мне кажется, нет вообще особо никакого смысла использовать, потому что она тоже довольно медленная, довольно прожорливая, при этом не такая умная, как сол.
Speaker A
А луну имеет смысл использовать, особенно там, например, на хай или экстраra хай параметрах. Она довольно хорошая по цене качеству, да, то есть у вас будет много как бы лимитов на неё и при этом э при этом как бы она, ну, относительно умная. Ну, то есть, то есть не нужно от неё ждать каких-то
Speaker A
там сверхинлекта, но по всем тестам, вот по всем тестам вообще, по-моему, а самые лучшие модели - это, ну, в по цене качества, в смысле, то есть сколько они могут сделать за потраченные как бы свои токены. Это мнаtra high хай и, по-моему, medium, мне кажется, то есть Soul medum, по-моему,
Speaker A
по-моему, вот такое сочетание. Я с этими моделями очень активно работаю. Ну, собственно, вот как они вышли с прошлого четверга. И я сделал уже какое-то безумное количество ресетов, э-э, вот этого лимитов. Ну, то есть там у меня моих скопилось три или четыре ресета. Я перешёл на двухсотдолларовый
Speaker A
план теперь. И плюс сами сам кодекс ещё сделали несколько ресетов с тех пор. То есть, мне кажется, я штук шесть-7мь ресетов потратил, а, 200 долларовых, соответственно. А двухсотдолларовый ресет, а один, да, он, ну, как бы даёт токенов, ну, как бы на если в месячном, да, эквиваленте,
Speaker A
он даёт, а, 14 на 14.000 долларов токенов, да. То есть, соответственно, я думаю, я получил, ну, за одну неделю я, наверное, там тысяч на 15, на 20 долларов потратил токенов. А дальше смотрите, какая аа дальше такая как бы логика. Вот тут спрашивают, да, вот Димитрий спрашивает:
Speaker A
"А 5,6 лучше, а, чем Fable или нет?" Ну, вообще, это просто совершенно разные модели, если честно.
Speaker A
То есть вот если очень так утрированно говорить, Fable - это огромная модель. То есть на самом деле Fable чувствуется размах, прямо реальный размах. То есть он такая вот А, я точно не знаю, сколько там триллионов параметров, но она очень большая. И это прямо реально ощущается. у него такой прямо
Speaker A
кругозор гигантский, как бы. И в этом плане GPT 5.6 так не ощущается, да? GPT 5.6 ощущается скорее просто как модель уровня там GPT 5.5 просто другая, да, то есть она просто другая. Но вот Fable - это прямо из другой лиги, да, какая-то вещь. И мне понравилась такая аналогия, что как
Speaker A
бы FЛ - это такая как бы мудрая сова, да, то есть она такая как бы всё знает, может всё рассказать, как бы как что-то сделать там. И сделать, в принципе, тоже довольно хорошо. Но при этом, а 5,6 сол, особенно там типа экстрахай, это такой вот бульдог, который вот он вгрызается,
Speaker A
и он не отпускает, пока не закончит что-то делать. И это реально так. И а с этими моделями нужно вообще себя как-то по-другому вести. Вот просто совершенно, потому что я с ними уже очень много сейчас проектов как бы сделал за за вот это за это время. И но что я могу сказать? Что, во-первых,
Speaker A
будьте очень аккуратны с JPT 5.6 Sol Ultra, потому что это это не похоже ни на что всё, что вы другое пробовали. Оно начнёт просто нереально вгрызаться в детали. У меня на одном из проектов она работала 3 дня. Реально просто 3 дня работала. Я 3 дня не выключал компьютер, она 3 дня работала,
Speaker A
поэтому у меня столько лимитов как бы и съелось. И в какой-то момент я просто уже её спрашиваю: "Типa: "А что ты делаешь сейчас?" Вот. И она такая говорит: "Ну, ты мне сказал, чтобы, типа, я вот это проверил там под под корпоративный как бы стандарт качества. Ну вот я сейчас устанавливаю
Speaker A
систему, которая предотвратит, если этот продукт попытаются, а вот у вас какие-нибудь будут плохие там м злонамеренные программисты в команде". Вот если они попытаются что-то плохое сделать с этим продуктом, как-то какой-то плохой код в него зашить, мы об этом узнаем. Я такой: "Слушай,
Speaker A
друг, давай-ка, да, давай вот так не будем глубоко копать". Вот. Ну, то есть, а, то есть это это такая прямо очень мощная в этом плане модель. Я в какой-то момент перестал ультру использовать, потому что просто, ну, она реально, она уходит на несколько дней, ну, буквально в прямом смысле
Speaker A
на несколько дней. И как бы такая специфическая как бы история. Я в итоге сейчас больше всего использую, а, extra high. Soul, э, 56 - это extra high. Но именно для кодинга, повторюсь, именно серьёзного кодинга. А для обычных жизненных задач э хватает э 5,6 medдиум. Очень хорошая,
Speaker A
кстати, модель. Быстро вот всё, что вы видели, вот всё, что вот эти ролики, это всё сделано 56 medдиум. И даже, в принципе, light тоже довольно хорошо работает. То есть вот для обычных как-то жизненных вопросов. То есть я нар себе поставил уже GPT 56 в Open Cl. Кстати,
Speaker A
в нём он очень хорошо работает, очень приятно. А мне очень нравится такой какой-то хороший стиль ответов. Он лучше стал писать. То есть GPT 56 он точно стал лучше писать, меньше всяких, знаете, таких странных фраз выдаёт. Ну то есть он точно стал лучше. И вот я себе по умолчанию поставил GPT
Speaker A
56 S medium. И мне нравится. очень приятно, как бы, и умный, и как бы довольно быстро отвечает, и [откашливается] хорошо вообще работает. А поэтому, да, мм, у меня будет в следующую среду стрим, да, большой этому посвящённый. Я там подробнее про это расскажу, просто чтобы сейчас на
Speaker A
это время не тратить. А там я подробнее расскажу и про GPT 5.6, и вообще там много всего изменилось в самом кодексе. Ну, просто сейчас вот приходите в следующую среду, будет стрим по новинкам.
Speaker A
И там мы как раз всё это всё это проговорим. Пока просто скажу, что я рекомендую в OpenClop оставить JT56. Классная, хорошая модель, очень приятная. Ну и вообще в целом. [фыркает] А не Дмитрий пишет: "А как она работает несколько дней? Как там окно контекста не кончается?" Вот это, на самом деле,
Speaker A
это главный прорыв, на мой взгляд, кодекса пере по сравнению с клодкодом. код в какой-то момент не смогли решить вот эту задачу компактинга контекста, да? То есть вот у неё до сих пор у них эта задача не решена полноценно, а, то есть у меня постоянно клод-код там доходит до там
Speaker A
700.000 контекста, начинает медленно работать, есть просто кучу лимитов. А в кодексе всё очень просто решено. Там реально классный автокомпактинг контекста, который действительно работает. Ну то есть я уже перестал с кодексом вообще думать о том, а что там с контекстом, да? Я просто знаю,
Speaker A
что он сейчас скомпактит себе контекст, но скомпактит его так, чтобы он всё запомнил, всё, что надо реально запомнить. То есть я ни разу не встречал такого, что кодекс после компактинга такой типа что где мы, кто мы, что вообще здесь происходит, да? То есть как бы то есть
Speaker A
такого никогда не было. То есть он такой, он там типа такойп и такой: "М да, да, так, ну, ладно, продолжаем". И всё. И продолжает как бы дальше работать. Поэтому она вот так несколько дней могла работать. Но, честно, надо контролировать, потому что там просто вот ты уже просто,
Speaker A
а на одном другом моём проекте он мне сделал 4.000 тестов. 4.000? Нет, ну тут справедливости ради.
Speaker A
Все проекты, которые я ему дал, они действительно, ну, скажем так, можно столько тестов там сделать. То есть это большие крупные проекты корпоративного качества, да? То есть это не, а-а, это, ну, как бы это это не ну как бы не какие-то, да, там просто сайтики или что-то такое. То есть
Speaker A
это такие серьёзные как бы бэкэнд-проекты и но как бы настолько в ни одна модель до этого так это не делала. То есть очень специфическая модель, с ней надо поработать. Мне она нравится. То есть в целом она классная, но, конечно, ультра прямо не знаю, мне кажется, они изменят по что-то что-то не так
Speaker A
ультры с субагентами. Она слишком, мне кажется, умных субагентов запускает. Она потому что часто запускает субагентов таких же, как она, тоже ультры. И она может там 100 таких ультр запустить.
Speaker A
Марий пишет, он пишет, что автожатие происходит. Ну да, компанг. Компактинг - это автожатие. А так, а вторая новость - это то, что вышел грок 4.5. И его, кстати, тоже можно использовать именно подписку в Open Clow. Так что, если у вас есть подписка СуперГРОК, вы можете её
Speaker A
совершенно спокойно использовать в Open Claw. И там даже вообще ничего делать не надо. Просто, ну, скажите кодексу переключиться на такую подписку, и он вас также авторизует, как авторизовал, а, как авторизовал вот этого а-э подписку. И причём я на самом деле в несколько дней посидел на нём,
Speaker A
но только не на 4-5, к сожалению, потому что 4.5 он как бы вышел, но он не во всех регионах мира доступен, то есть он там больше в Америке доступен, и поэтому я не смог его ещё попробовать.
Speaker A
А но я сидел на 4.3, как бы 4.3 у меня спорные ощущения от него. Он как бы хорошо говорит, то есть приятно пишет и смешно пишет, я бы сказал. Вот, знаете, в хорошем смысле смешно. То есть не вот не так кринжово смешно, как это как это делает иногда GPT 55. А а он он Так какой же он там такое
Speaker A
слово смешное какое-то. А я же ему кидаю, да, там фотки своей еды, и я ему кидаю какой-то я там взял себе много нарезал арбуза, и ему кидаю фотку, такое тарелище арбуза, и он мне на это такой типа отвечает, а такой понял, записал на ужин арбузище. Ну то есть ну то есть такой как бы вот он немножко
Speaker A
будто чувствует как бы русский язык какой-то в этом смысле. То есть мне в целом грок понравился, но именно пока я даже 4:5 ещё не пробовал. 45 должен быть действительно довольно интересный, потому что он догоняет опус и многие очень-очень о нём хорошо отзываются. Я ещё раз повторюсь,
Speaker A
я не попробовал просто потому что он недоступен пока мне. Но в целом, когда он появится, я, наверное, попробую его, может быть, даже в Open Cl, потому что по общению Грок хорошие модели, они очень приятные в общении, а для OpenCL это очень важно. А дальше ещё был такой вопрос у нас,
Speaker A
как подключить OpenClog к телефону. То есть, смотрите, OpenClop поддерживает штуку, что его можно подключить к реальному телефонному номеру. Ну, то есть вообще прямо вот реальному.
Speaker A
А что для этого нужно? Для этого там есть ряд сервисов, которые, ну, вы можете их найти просто в документации OpenCl, которые дают услугу как бы виртуального телефонного номера, и OpenClore умеет с ними работать. Но это все довольно популярные мировые сервисы.
Speaker A
А я как бы попробовал завести именно реальный телефонный номер и, честно сказать, две с двумя как бы проблемами столкнулся. Ну, то есть начнём с того, да, как это технически работает. То есть вы себе через специальный сервис заводите виртуальный телефонный номер, реальный как бы,
Speaker A
то есть реальный виртуальный телефонный номер. И а вам нужно настроить или а STT tts модели, то есть это speech to text и text to speech модели, то есть модели, которые голос превращают в текст, а текст в голос, да, там, ну, это можно разно использовать, можно гугловский использовать,
Speaker A
можно Open AI использовать, можно использовать exi хорошие, тоже такие модели. Или же вы можете Voice модели подключить. Это которые вот вживую как бы, то есть это не модели, которые переводят ваш текст в голос, а голос в текст, да? Они именно по-настоящему это модели
Speaker A
натренированные на голосовое общение. И тоже там есть гугловские модели. В общем, вам нужно вам нужно подключить сервис э для телефонного номера. Это платно будет, сразу скажу. Ну как бы не огромных денег, но платно. А, и плюс платить за или STТ и TTS, или Voice, да? То есть как бы вот
Speaker A
этот вариант довольно дешёвый, voice дорогой, да? То есть вот тут тут выбирать. Но есть ряд проблем. Первая проблема, оказалось, что реально телефонный номер не так-то просто подключить. Ну, то есть это можно сделать, если захотеть. А вам придётся пройти ряд таких [фыркает] всяких штук
Speaker A
для этого, потому что, ну, они, похоже, защищаются от всяких там телефонных спамеров там и и прочих, кому нужны телефонные номера. Вообще в современном мире, ну, вообще-то мало кому из адекватных людей нужны телефонные номера, так если подумать, ну, вот такие виртуальные. И поэтому вас
Speaker A
будут проверять как такого человека. То есть там буквально будут ваши там документы нужны там, э, где вы живёте, подтверждение вашего адреса, да? Ну вот это всё вот как знаете, как в банке типа, то есть вот вот такая же история. Я что-то у меня началось это, а я у меня как бы аллергии на эти
Speaker A
процессы, и я поэтому такой типа не-нене, как бы спасибо. Поэтому я не стал себе заводить этот реально телефонный номер. Но в принципе в принципе это можно сделать. Просто вам придётся через вот это всё пройти. А, но также вам, вообще-то, надо очень хорошо продумать безопасность, потому что я,
Speaker A
когда стал про это думать, вот тут-то прям у меня последнее желание заводить телефонный номер, если честно, пропало, потому что смотрите, какая штука. Вот так, если задуматься, да, как можно обезопасить ваш OpenClow, если у него подключён телефонный номер?
Speaker A
А самая такая очевидная вещь, которая приходит сразу в голову - это разрешить [откашливается] ему звонки только с вашего телефонного номера. И это довольно разумная вещь. Так, ну как звучит, да, разумно. Но мы все знаем, что вот подделать ваш телефонный номер, то есть, ну, как бы имитировать,
Speaker A
что звонок идёт с вашего телефонного номера, это абсолютно выполнимая задача. И тут меня так прямо я такой думаю, то есть если я себе вот так подключу OpenC, и какой-то человек сможет просто на него при желании позвонить и получить доступ ко всему моему OpenC как хозяин.
Speaker A
Мне что-то не понравилась такая перспектива, и я стал выяснять, какие есть там обходные пути.
Speaker A
И там разные есть пути, там пин-код вводить там в Ну я, в общем, в общем, когда когда ты начинаешь в это погружаться, ты понимаешь, что это не вот так классно, да? То есть как бы или это классно, но не безопасно, или это не очень удобно. Поэтому телефон такое как бы штука экспериментально
Speaker A
интересная на практике я бы не стал использовать. А, и ещё такой был вопрос к Syflow и Syflow Hub.
Speaker A
Сейчас я прочитаю этот вопрос, потому что это был у нас в чате большой такой вопрос.
Speaker A
А, пам-пум-пум. Сейчас. Где наш чатик? А, вот так. Значит, это Римас спрашивает. А, а, значит, у меня возникла идея, которую я условно называю Syflow Hub.
Speaker A
А это моя SFOW - это моя система передачи контекста разработки между разными репо и сессиями. Использую уже несколько месяцев и задумал запустить её как хаб между удалёнными элементами моей и и инфраструктуры. Это внешне не привязанный к одной сессии источник правды
Speaker A
для долгих агентских процессов. Он хранит цели проекта, а TAS graph, актуальный контекст, решение, approvals, логи и стандартизированные пакеты, а, задания и результаты. Значит, а в этой модели Sycflow Hub управляет состоянием процесса и подтверждениями. Open Claw на VPS остаётся всегда
Speaker A
включённым рантаймом агента, извините, каналом удалённого управления, исполнителем длительных процессов. Кодекс выступает специализированным engриering worker для работы с репозиториями, кодом и тестами. Git хранит код и версионируемые документы. А с телефона и любого компьютера я могу увидеть не только статус, но и весь релевантный контекст. Затем поставить задачу на паузу,
Speaker A
скорректировать, перенаправить. Значит, а где, на ваш взгляд, должна проходить граница ответственности между такими внешним Hub и самим Open Claw? Это здоровое разделение Control Plane и Execution Plan, или я фактически строю второй оркестратор, который будет дублировать sessions workboard и mission control. Ну, смотрите, у меня тут вам такой ответ, что, во-первых, а всё,
Speaker A
что я вижу, да, всё, что происходит как бы в AI мире, а-а, я могу так сказать, что каждый делает, как ему больше нравится. То есть вот сейчас мы в том моменте, когда каждый строит те решения под себя, которые ему нравятся. Если вам комфортно с таким работать, и супер. То есть как бы я я бы
Speaker A
не сказал, что в этом есть что-то неправильное. Но почему я просто здесь вижу какое-то там, ну, такое усложнение, потому что, например, OpenCl может вызывать кодекс сам, то есть он может, то есть вот OpenCl может у вас, ну, поскольку у вас как бы уже подключено даже там чапи, он может
Speaker A
использовать именно кодекс, да, то есть не свой пай, да, как бы в который у него по по умолчанию runtime как бы его, а а именно именно кодекс, то есть он может использовать кодекс. Поэтому мне кажется, как бы плюс-минус вот то, что вы строите, можно добиться и просто чисто
Speaker A
встроенными вещами OpenCl. Другое дело, что если вы там у вас много будет вот так разных агентов, там OpenCl 1, OpenCl 2, а ещё вот это, а ещё тут и кодекс на компьютере, и все они синхронизируются через такой хаб. Это довольно интересно. То есть как бы, то есть если вам вот такая схема нужна,
Speaker A
то тогда она, мне кажется, имеет смысл. Но просто это такая довольно сложная как бы система. Но опять-таки повторюсь, мы находимся в таком моменте, когда каждый реально строит то, что ему хочется построить, и нет ни одного правильного или неправильного решения. [вздыхает] Аа вон и не
Speaker A
Димитрий тоже какую-то похожую систему пишет. Я я вам пишу говорю. Я знаю просто очень много людей, которые строят какие-то свои собствен. У меня есть мои системы, ну, не такие сложные, потому что просто у меня как-то вот руки не доходят. Я хотел бы построить системы, но руки как-то не доходят.
Speaker A
Ну то есть это, ну в целом в этом вся красота, да, что вы можете настолько просто для себя построить всё, что хотите, что это очень классно. Дмитрий спрашивает: "Александр, дайте, пожалуйста, рабочий поток по видео видеовизуализации контента или что-то более простое? Требуется
Speaker A
сделать простую видеоинструкцию для пользования сайтом". Ну, Remotion, Remotion или HyperFes. Вот два сервиса хороших для этого. И всё, вы без проблем в них это сделаете.
Speaker A
А, например, вот как я сделал вот эти, да, все я сделал только первый я посмотрел, точнее, я смотрите, кстати, хороший такой сам для себя лайфхак нашёл, когда я это делал. Я ему сказал, что сгенери мне там по одной работе, сгенери мне, э, сгенери мне пять разных видео, да,
Speaker A
то есть сгенери мне, а, пять подходов, да, к к тому, как ты можешь это визуализировать. И он мне сгенери пять подходов. И я их всех посмотрел и сказал, что смотри, вот в этом подходе у тебя вот эта классная идея motion графики. В этом подходе вот эта классная
Speaker A
идея. В этом подходе у тебя, а, здорово вот это получилось, а в том подходе у тебя классно вот то получилось. И всё. Я ему это всё как бы расписал и э говорю: "Супер, теперь вот сделай себе скилл, который будет совмещать все эти приёмы motion графика, которые мне больше всего понравились.
Speaker A
А, и только их адаптируй к стилю человека и всё. Дальше, а-а, дальше у нас всё это пошло, поехало. Дмитри спрашивает: "А он сам будет на кнопки на сайте нажимать?" Он может так сделать.
Speaker A
Это тоже так можно сделать. А или вы можете, например, попросить кодекс всё это делать. Кодекс может управлять браузером и компьютером. Вы можете просто записать, как он это там нажимает, да? То есть, ну, то есть варианты есть, как бы, но он может и нажимать. Он он может как бы там кликать
Speaker A
курсором нажимать. Это можно сделать. Просто для этого нужно там playrht, например, поставить или, ну, что-нибудь вот типа такого. А, да, да. А давайте сейчас пойдём на перерыв, а после перерыва уже начнём нашу сегоднюю реальную реальную большую тему. Это сам самообучение и агентов. А так что
Speaker A
10 минут обязательно возвращайтесь. И после этого у нас сегодня будет много что обсудить. Ah.
Topics:AI агентыOpen Clawличные ассистентысубагентыбезопасность webhookфильтрация сообщенийсамосовершенствующийся агентGPT 5.6делегирование задачагентные системы
