Microsoft Agent Framework - Building Blocks for AI Part 3 - .NET Blog

Build intelligent AI agents in .NET with the Microsoft Agent Framework. Learn how to create agents with tools, multi-turn conversations, memory, and graph-based workflows that bring together the building blocks from Parts 1 and 2.

.NET Blog

[Перевод] Локальный запуск GLM-5.1

Перевод подготовил автор канала Друг Опенсурса , приятного прочтения, заранее благодарю за подписку В этой статье мы подробно разберем процесс развертывания GLM-5.1 с использованием llama.cpp и форматов GGUF. Узнаем о системных требованиях, сборке и настройках, оптимизации и практическом применении.

https://habr.com/ru/articles/1022242/

#glm51 #llm #Llamacpp #Unsloth #GGUF #Локальный_запуск #tool_calling #Zai #искусственный_интеллект

Локальный запуск GLM-5.1

Перевод подготовил автор канала  Друг Опенсурса , приятного прочтения, заранее благодарю за подписку GLM-5.1 — это новая открытая модель от Z.ai. Она имеет 744 млрд параметров (40 млрд активных)...

Хабр

Один скилл, четыре модели — что может пойти не так

На GitHub лежат сотни AI-скиллов. Скилл для code review, скилл для дебага, скилл для обработки PDF, скилл для анализа безопасности. Установил в Cursor или Claude Code — и твой AI-ассистент стал умнее. Звучит как npm install: поставил пакет, он работает. Но скилл — не пакет. Это текстовый файл с инструкциями, который читает языковая модель. А модели читают по-разному. Представьте: вы написали подробное ТЗ и отдали его четырём специалистам. Все четверо — профессионалы, все мотивированы, все прочитали ТЗ целиком. Результат будет разный. Каждый делает как его учили, как привык, какой опыт накопил. И всегда есть шанс, что кто-то начнёт не с того конца или вообще решит ответить устно вместо того, чтобы сделать. Модель = работник. Скилл = ТЗ. Я взял одно ТЗ, отдал четырём работникам, и каждый выполнял его 120 раз. Вот что получилось. Забегая вперёд: скиллы работают. Но не так, как обещают. И самый интересный результат оказался не там, где я ожидал. Смотреть результаты

https://habr.com/ru/articles/1020786/

#AI_skills #LLM #tool_calling #кроссмодельное_тестирование #Claude #GPT #DeepSeek #Gemini #бенчмарк #AIагенты

Один скилл, четыре модели — что может пойти не так

На GitHub лежат сотни AI-скиллов. Скилл для code review, скилл для дебага, скилл для обработки PDF, скилл для анализа безопасности. Установил в Cursor или Claude Code — и твой AI-ассистент стал умнее....

Хабр

Как меняются метрики контроля при переходе от чат‑ботов к агентным системам

Когда LLM перестаёт быть просто чат-интерфейсом и начинает сама планировать шаги, вызывать инструменты и общаться с другими агентами, ломаются и привычные способы контроля. В статье — о том, почему для агентных систем уже недостаточно мерить качество ответа, какие новые метрики нужны для оценки их работы и как меняются требования к безопасности, трассировке и эксплуатации таких архитектур.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1017734/

#агентные_системы #AIагенты #мультиагентные_системы #LLM #Agentic_AI #безопасность_ИИ #контроль_агентов #трассировка_решений #tool_calling #ModelOps

Как меняются метрики контроля при переходе от чат‑ботов к агентным системам

Переход от простых чат‑ботов к автономным агентным системам требует новых метрик контроля и понимания, насколько эффективно агенты взаимодействуют друг с другом и насколько точно они...

Хабр

Как я сделал новостной агрегатор с MCP‑сервером, AI‑чатом и Telegram‑ботом

28 февраля 2026 года я стоял у окна на 41-м этаже в JBR в Дубае и смотрел, как системы ПВО ОАЭ перехватывают иранские беспилотники прямо над моей головой. Полез в новости — в Google и Яндексе статья двухчасовой давности, Telegram-каналы противоречат друг другу. Когда это происходит где-то далеко, не придаёшь этому значения. Когда ты в центре событий, то хочешь знать оперативную информацию, желательно с push-уведомлениями.

https://habr.com/ru/articles/1010502/

#llm #mcp #flask #telegrambot #rss #deepseek #news_aggregator #tool_calling #python

Как я сделал новостной агрегатор с MCP‑сервером, AI‑чатом и Telegram‑ботом

28 февраля 2026 года я стоял у окна на 41-м этаже в JBR в Дубае и смотрел, как системы ПВО ОАЭ перехватывают иранские беспилотники прямо над моей головой. Полез...

Хабр

Как я собрал AI-ассистента для отца с больным сердцем: Tool-Calling RAG Pipeline на GPT-4o-mini без LangChain

Мой отец — человек, переживший несколько сложнейших операций на сердце. Жизнь с хроническим заболеванием — это бесконечный поток анализов, заключений и схем приёма лекарств. Находясь далеко (я живу во Вьетнаме), я постоянно волновался: не забудет ли он про дозу, правильно ли понял назначение, задал ли все нужные вопросы врачу? Мне нужен был не просто бот-напоминалка, а второй пилот — умный, конфиденциальный и мультимодальный AI-Кардиолог . Ассистент, который знает его анамнез наизусть, понимает голосовые команды и может «прочитать» фотографию свежего анализа. Я решил собрать полноценный автономный агент с возможностью вызова внешних инструментов ( Tool‑Calling ) и локальной базой знаний ( RAG ), но без использования громоздких фреймворков вроде LangChain или LlamaIndex.

https://habr.com/ru/articles/961280/

#ai #rag #tool_calling #python #telegrambot #gpt4o_mini #chromadb #ocrтехнологии #медицина #llm

Как я собрал AI-ассистента для отца с больным сердцем: Tool-Calling RAG Pipeline на GPT-4o-mini без LangChain

🚀 Идея, Которая Важнее Кода Мой отец — человек, переживший несколько сложнейших операций на сердце. Жизнь с хроническим заболеванием — это бесконечный поток анализов, заключений и схем приёма...

Хабр