Skip to main content
Содержание гайда
Время на изучение: 29 мин
#open_source#tools#agent_stack#self_hosted
Средний29 минBASE

Практикум: Автономные AI-агенты на Open-Source стеке и бесплатных API

Если вы хотите собрать ШИ-агента, первый вопрос обычно не «какую архитектуру выбрать», а «с чего вообще начать и что мне нужно».

Опубликовано:

Гайд доступен подписчикам AI-Базы

Получите полный доступ к этому практическому гайду, готовым конфигурациям и терминальным скриптам.

Связанные материалы экосистемы

Практические гайды, терминология и агентские скиллы

Практический гайд

Часть II. Архитектура ИИ-агентов: от модели до памяти и инструментов

Глубокое инженерное погружение: токенизация, KV-кэш, детерминизм сэмплинга, тренировочный стек, квантование, контекстная инженерия, стек безопасности, производственный RAG, ReAct и мультиагентные swarm-системы.

Практический гайд

10 GitHub-репозиториев, которые помогут стать AI-инженером за 90 дней

Стать AI-инженером сегодня – это не только о моделях и промптах. Большая часть реальной работы строится вокруг агентов, RAG-систем, оркестрации (orchestration), векторных баз данных (vector databases) и AI-инфраструктуры.

Термин в глоссарии

MCP (Model Context Protocol)

Открытый стандарт от Anthropic на основе JSON-RPC 2.0 для унифицированного двустороннего подключения AI-ассистентов к внешним инструментам, базам данных и системной среде.

Термин в глоссарии

MCP Server

Программный сервис или фоновый процесс, реализующий спецификацию MCP и предоставляющий внешним AI-клиентам стандартизированный доступ к выполнению функций, чтению ресурсов и шаблонов промптов.

Новость

В OpenCode научились выжимать из DeepSeek в 30 раз больше за те же деньги

Сооснователь OpenCode Дакс сообщил, что команда разработчиков нашла способ значительно повысить эффективность использования DeepSeek: теперь за $10 можно получить объём, который раньше обходился в $300.

Новость

Четыре совета по резюме от руководителя направления прикладного ИИ-разработки в OpenAI

Вульфи Бейн, руководитель направления прикладной ИИ-разработки в OpenAI, назвал четыре правила резюме: краткость, релевантность, акцент на результатах и вынос важных достижений на начало.