Результати конференції KanDDDinsky
Автор провів експеримент на конференції KanDDDinsky: встановив шар пам’яті власної Personal OS на сервер, дозволяючи під’єднувати за підпискою AI-агентів типу ChatGPT і Claude. Вони спільно запускали експерименти, виправляли ламані налаштування через песочницю Python та публікували слайди.
🔬 Цікаво, але не для вас. Це демонстрація прототипу без готового продукту — компанія на 10-50 людей не впровадить таку архітектуру пам’яті та агентного рою. Спостерігати теж рано.
🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •Експеримент з шаром пам’яті Personal OS для керування AI-агентами
- •Використано ChatGPT і Claude як частину агентного рою
- •Запущено 8 650 sandbox-сесій, згенеровано 1,4 ГБ даних
- •Можливість публікації слайдів та запуску Python у ізольованому середовищі
- •Дані та структуру пам’яті доступні для перегляду після конференції
Як це змінить ваш ринок?
Цей підхід не змінить ринок для тих, хто працює у медіа або контент-створенні, бо не пропонує готового продукту або послуги. Це внутрішній демонстраційний проєкт, який вимагає глибокого розуміння систем керування пам’яттю та інтеграції з LLM. Без комерціалізації він не створює жодної конкуренції існуючим платформам для багатоагентних систем.
Визначення: Багатоагентна система — це група AI-агентів, які спільно виконують завдання через обмін повідомленнями та координацію дій, часто за спільною пам’яттю або протоколом.
Для кого це і за яких умов
Для розробників та технічних лідерів у компаніях з 10+ людей, які мають досвід роботи з LLM API, Docker або схожими технологіями изоляції. Потрібні навички адміністрування серверів, розуміння безпеки sandbox-сесій та доступ до моделей типу ChatGPT або Claude через API. Час на впровадження аналогічної системи — від 1 до 2 тижнів при наявності IT-спеціаліста.
Альтернативи
| | AutoGen | LangGraph | CrewAI | | Ціна | Безкоштовно (MIT) | Безкоштовно (MIT) | Безкоштовно (MIT) | | Де працює | Локально, хмара | Локально, хмара | Локально, хмара | | Мін. вимоги | Python 3.8+, доступ до LLM API | Python 3.9+, LLM API | Python 3.10+, LLM API | | Ключова різниця | Фокус на логіку агентів | Структуровані workflows | Рольове моделювання задач |
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Джерела
LLM под капотом — оригіналНавчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live