ИИ-агенты и транспортная система для них
Научился делать агентов надёжными: Temporal, многохостовая архитектура — чтобы агент работал бесперебойно и доводил дело до конца.
Здесь я делюсь идеями, как применять ИИ и автоматизацию на реальных задачах. Я люблю автоматизацию — и считаю, что ИИ на каждом углу — избыточно.
Научился делать агентов надёжными: Temporal, многохостовая архитектура — чтобы агент работал бесперебойно и доводил дело до конца.
Durable-агент для координации грузоперевозок. 1 рейс = 1 воркфлоу Temporal, LLM в цикле с тулами, человек — только на эскалациях.
Открыть кейсы →Приложения для расчёта реактора, поддержка IoT-платформы, real-time на NATS (pub-sub), своя библиотека визуализации на d3.
Клиентская часть системы взвешивания dp.nais.ru. Next.js, Redux. Первая промышленная предметная область.
Натальные карты, гороскопы, транзиты. Но интересна не астрология, а архитектура: durable-агент на Temporal, стриминг токенов через SSE, YandexGPT, Postgres как источник истины.
Процесс живёт днями, ждёт событий, переживает рестарты.
Рутину агент ведёт сам. В сложной ситуации не угадывает, а передаёт решение человеку — со сводкой и готовыми вариантами.
Не игрушечный чат, а действия в боевых системах.
ИИ даёт гибкость, автоматизация — гарантии. Ставлю на связку.
Есть процесс, который просится в автоматизацию?