На созвоне "AI для бизнеса" я высказывал мысль, которую очень часто повторяю при ответе на вопрос "Как нам начать работать с AI?".

Повторю ещё раз:

Начинать внедрять AI всегда нужно с максимально-простой задачи. Только работа с текстом (в некоторых случаях можно использовать img-to-text). Желательно, автоматизировать рутину самого низкооплачиваемого сотрудника.

Направления, в которых можно делать первые шаги:

1. Автоматический поиск информации в интернете по заранее заданным параметрам.

2. Формирование документа на основе переданных данных. Например, выбирать необходимые параметры из текста, переданного в свободном формате (как клиент скинул), и формировать договор.

3. Получать из документа нужную информацию. Эдакий mini-RAG, но без громадной базы знаний с той стороны (мы же говорим про первые шаги, помните?).

4. Упростить взаимодействие с корпоративным сайтом или магазином. Чтобы частично обновление контента производил AI вместо контент-менеджера. При этом информацию может забирать из текстового описания задачи в свободной форме или даже формировать цену на основе внешних параметров (полученных при помощи п.1, например).

Вместо того, чтобы скидывать вам "список ссылок для сохранения в бесконечном Избранном", предлагаю небольшой интерактив.

❗️Напишите в комментариях, какие у вас есть кейсы в бизнесе, подходящие под критерии "максимально-простой интеграции". А я со своей стороны по некоторым из них соберу работающий кейс и расскажу, как его применить. Возможно, даже проведём эфир-практикум.

p.s.: вы просили вернуть в media life-контент. В прошлые выходные был хайк до самой высокой точки в ОАЭ. Красивые виды с вершины прилагаю 🙂

Базовая настройка AI-ассистента Goose. Как получить себе сообразительного AI-агента с поддержкой MCP-серверов.

Я показывал его на эфире по «AI для бизнеса», после чего получил запрос о том, что неплохо бы написать инструкцию о том, как получить себе на компьютер такого же.

Собственно, инструкция:

1. Устанавливаем по гайду отсюда Goose Desktop. Лучше иметь на компьютере MacOS или Linux. Под Windows он работает только из-под wsl (но всё равно работает).

2. Из провайдеров выбираем OpenRouter. Так как он позволяет работать с любым другим провайдером через API.

3. Если ещё нет аккаунта в OpenRouter, то заводим его здесь.

4. Далее надо пополнить счёт. Хотя бы на $10. Это можно сделать картой (российские не принимают), через криптовалюту или выбрать продавца на plati.

5. Создаём API-ключ на специальной странице. Вводим его в настройках Goose для Openrouter в поле OPENROUTER_API_KEY.

6. Выбираем модель, с которой будет работать наш агент. Я рекомендую anthropic/claude-3.7-sonnet , так как в качестве AI-агента в связке с MCP она работает лучше всего.

7. При добавлении модели в агента, сначала выбираем провайдера Openrouter, а в имя модели вставляем то, которое имеет формат company/model. В нашем случае это anthropic/claude-3.7-sonnet.

8. У Goose есть свой стандартный список расширений (инструментов) для AI-агента, который находится тут. Их можно установить через кнопку "Install" прямо из браузера.

9. В окне с чатом в левом-нижнем углу нужно выбрать папку, в которой AI-агент будет работать. Чтобы он в системные папки не грузил свои документы.

10. Открываем чат с агентом и начинаем диалог.


Дополнительно:

1. Если завести аккаунт на https://tavily.com/ , то можно получить API-ключ (без ввода карточки) и использовать его с соответствующим инструментом для поиска. 1000 запросов в месяц на бесплатном тарифе.

2. По-умолчанию в Goose есть инструмент Memory. Он позволяет хранить данные в постоянной памяти. Также он умеет их распределять по категориям.

3. Goose умеет писать программы и сам их запускает. Так он решает вопросы сложных автоматизаций, которые не получается выполнить имеющимися инструментами.

Пробовали ли вы использовать Goose? Или ваш AI-ассистент работает на базе другого фреймворка?

Новый генератор изображений со своей "фишкой".

Имя ему Reve. Живёт тут.

Ворвался в топ Leaderboard на Artificial Analysis.

Я уже попробовал его в задачах по text-to-image генерации. Благо они дают достаточно бесплатных токенов за регистрацию.

Есть одно преимущество, которое у генератора не отнять: он детально и достаточно дотошно следует промпту. Из 4-х изображений цветика-семицветика он с первой попытки два сделал корректно. Это очень хороший результат. Recraft давал корректный результат примерно в 5% случаев. Да и то с ухищрениями и после нескольких доработок промпта.


Минусы я отметил следующие:

1. Качество всего до 1360px по большей стороне. По сравнению с Flux1.1-pro-ultra с его 2К очень слабо.

2. Детальное следование промпту – да. Но как будто бы Ideogram и Flux умеют самостоятельно добавлять в генерацию "жизни". В случае с Reve все детали нужно прописывать самостоятельно.

Вывод: инструмент 100% найдёт своего пользователя. Так как качество генерации на уровне с остальными топовыми моделями, а ещё и следование промпту лучше, чем у многих конкурентов.