Сегодня AI-агент от OpenAI становится доступен для пользователей с подпиской Plus.

Я уже опробовал его в нескольких сценариях и вот что хочу сказать:

1. Manus – отличный AI-агент, который может выполнять в сети достаточно сложные задачи. От создания сайтов (с публикацией по одному клику) до работы с презентациями и визуализациями. Также умеет в генерацию изображений и видео.

2. Genspark.ai – конкурент для Manus. Умеет плюс-минус то же самое. Плюс – может за вас скачивать данные из интернета и даже совершать звонки. Отдельный обзор на него я ещё сделаю на этом канале. Кстати, у них ещё и AI-браузер есть, который лучше, чем Dia.

3. Perplexity Labs – бюджетный вариант для тех, кто не хочет оплачивать AI-агентов от Manus или Genspark. За $5/месяц можно получить годовой премиум и запросы в Labs, по которым вы скорее всего не упрётесь в лимит.

AI-агент от OpenAI – это очень сырой продукт, который они разрабатывали, судя по всему, пока всей компанией ходили в недельный отпуск.

Когда конкуренция на рынке AI негативно влияет на качество продукта.

Сегодня я 20 минут провёл в поисках инструмента по AI-Reframe на платформе Runway. AI-Reframe – это когда вам нужно из видео 16:9 сделать 9:16, но при этом не обрезать кадр, а наоборот – расширить его с помощью AI.

В итоге выяснил, что данный инструмент поддерживается исключительно моделью Gen-3 Alpha Turbo (даже обычной Gen-3 Alpha не поддерживается!), которую Runway не предлагает в качестве выбора по-умолчанию, так как сейчас есть новые модели семейства Gen-4. А чтобы выбрать Gen-3-модели, нужно зайти в Previous models и выбрать модель там.

Аналогичная ситуация с Kling. У которого целая россыпь инструментов, каждый из которых поддерживается какой-то одной моделью. У него инструменты перед глазами, но понять, какая модель будет отвечать за генерацию, можно только после переключения.

Даже Google изначально выпустил Veo3 только в режиме text-to-video, добавив image-to-video позже. Ещё и релиз только в США создал дополнительный ажиотаж вокруг модели.

В сложившейся ситуации на рынке AI, компании не могут позволить себе поработать над моделью подольше, чтобы выкатить её вместе со всеми инструментами, которые были доступны в предыдущей версии.

Думаю, это попросту невыгодно. Проще выпустить модель, которая делает более красивые и консистентные, чем в предыдущих моделях, 8-10-секундные видео. И за счёт этого получить массовые подписки от тех, кто хочет сгенерировать просто красивый ролик без жёсткого контроля.

OpenAI, к слову, со своим AI-агентом (писал про него тут) пошла по похожему сценарию. Выпустили инструмент для поднятия шума, но по факту использовать его в работе никто не будет.

Тем, кто работает с AI-видео более-менее серьёзно, приходится выкручиваться. Потому что почти все новые модели для AI-видео не поддерживают даже генерацию по первому и последнему кадру. Не говоря уже про inpaint и инструменты для контроля за камерой или движением.

У любителей Open source вообще ComfyUI… 🙂

Но есть и луч надежды от упомянутого выше Google. Veo3 мало того, что изначально хорошо следовал промпту, так ещё и JSON умеет принимать на вход. Надеюсь, что они не уйдут пилить новую модель, пока не добавят побольше инструментов для Veo3. И это даст нам больше контроля за генерацией AI-видео.

Graphiti – система для реализации графа знаний, который поможет сохранять информацию с учётом особенностей реального мира.

Представьте, что вы собрались хранить данные о том, как ваш бизнес взаимодействует с клиентами. Чем больше вы знаете о клиентах и их взаимоотношениях с вашим брендом и товарами, тем лучше вы понимаете, как ваш бизнес может ему помочь в решении текущих задач.

Но есть проблема. Люди – существа непостоянные. У них постоянно всё меняется. Особенно что касается отношений к товарам, услугам и компаниям.

Graphiti предлагает сохранять не только статические данные в графах знаний, но также привязывать их к конкретному моменту времени. Когда образовались вершины, какие сформировались отношения между ними, как они менялись со временем и в какой момент стали неактуальны.

Все эти данные будут записаны в граф и вы сможете достаточно легко их получить.

Поскольку Graphiti стремится стать лучшим другом для AI-агентов, то из коробки имеет MCP-сервер и REST API для работы с ним извне.

Сам по себе Graphiti – это надстройка над популярными графовыми БД. А именно – Neo4j и FalkorDB. Вероятно, вам даже не придётся переходить на новую базу данных. Достаточно просто поставить поверх существующей Graphini и понять, насколько он для вас полезен.

Важно, что базовая технология основана на проведённом ранее исследовании эффективности именно такого подхода. С документом можно ознакомиться тут.

Инструмент интересный, поэтому будут ещё посты с практическими кейсами и применением Graphiti в рабочих задачах.

Как уследить за всеми изменениями в AI?

Сегодня пришёл вопрос от подписчика:

Костя, вопрос такой. Новые AI инструменты выходят сейчас чаще, чем очередные JS фреймворки год назад. Невозможно уследить. Если смотреть только за тем, что относится к конкретной области работы - уже десятки в месяц. Как быть "в теме" и при этом не уехать кукухой?

На самом деле, я уже в нескольких постах отсылал к эффекту FOMO (боязнь пропустить интересное), который возникает при попытке объять весь рынок AI разом.

Этот пост – ответ на заданный вопрос.

Никак. Кукуха всё равно едет.

В силу того, что я регулярно пишу сюда, мне необходимо быть в курсе всех основных (именно основных. Не вообще всех) событий мира AI. А также глубже изучать те сферы знаний, которые мне наиболее интересны.

Вот мои источники информации по теме AI (список составлен в случайном порядке, это не топ):

1. Любое более-менее крупное перемещение тектонических плит на рынке AI тут же отражается во многих крупных каналах по теме AI. Подписки позволяют не проморгать особенно большие новости.

2. Новости от конкретных компаний также приходят мне в виде e-mail-рассылки. Она позволяет получать информацию оперативно и "из первых рук". Зачастую, даже раньше, чем о ней начнут писать другие. Все инструменты, которыми я регулярно пользуюсь (или хотя бы имею в них аккаунт), присылают мне e-mail-рассылку с обновлениями.

3. Способ под названием "идём от практических задач". Когда планируете сделать что-то с использованием AI. Перед тем, как приступать к работе над задачей, запускаете Deep Research на выбранную тему. И просите его подобрать наиболее подходящие актуальные инструменты, отметив их плюсы и минусы. Получив список, можно копать вглубь.

4. Авторские телеграм-каналы, которые регулярно публикуют практический опыт и кейсы. Часть инструментов, которые я использую в своих проектах, я нашёл именно таким образом. Поделюсь списком в одном из следующих постов.

5. Комментарии в данном канале. Часто вы делитесь своими инструментами и подходами, которые уже испробовали в работе. Спасибо вам за это! Все упомянутые инструменты я изучаю в первую очередь, чтобы быть с вами на одной волне 🙂

6. https://arxiv.org/list/cs.AI/recent – исследования на тему AI. Каждый день публикуется не меньше сотни новых исследований. Постепенно появляется насмотренность и понимание, какие из них наиболее ценны с учётом моих интересов.

7. https://github.com/trending – тренды GitHub сейчас почти полностью состоят из продуктов для LLM или AI. Стараюсь регулярно заходить и что-то оттуда выцеплять.

8. https://openrouter.ai/rankings – Top Apps на Openrouter. В их топ-20 регулярно появляются новые интересные приложения для изучения.

На самом деле, изучать ежедневно все эти источники почти никому не нужно (бережём кукуху). Я бы советовал всегда исходить из практических задач и сфер ваших интересов в AI. Это нормально не быть в курсе вообще всего. Выберите свои инструменты, цели в работе и начинайте изучать то, что вам необходимо для достижения целей.

Ведь действительно важные изменения в сфере AI сами постучат к вам в дверь и потребуют одежду, очки и мотоцикл... 😊

Comet – AI-браузер со встроенным AI-агентом от Perplexity.

В очередной раз благодарю сообщество Hegai за то, что получаю инвайты для тестов различных AI-продуктов.

Сегодня я получил доступ к Comet от Perplexity. И спешу к вам с небольшим (потому что "большой" в один пост не вмещается) обзором.

Самое главное – это, конечно, AI-агент для взаимодействия с браузером. Когда вам надо что-то где-то натыкать, заполнить форму, собрать корзину. То есть не просто получить данные из интернета и проанализировать их, а произвести действия на сайтах в роли оператора.

Comet – это лучший мой опыт по взаимодействию с браузерными AI-агентами на текущий момент.

Для того есть следующие причины:

1. Мне не приходится оглядываться на то, сколько там у меня токенов осталось. Я просто использую агента в браузере и он не встанет посреди задачи с заявлением "Слышь, плати!". Genspark-браузер так сделал на середине первой же задачи.

2. Он отлично понимает интерфейсы на сайтах. Включая сложные ситуации, когда нужно выбрать дату или количество продуктов для покупки.

3. Многие сервисы для управления браузером могут достаточно часто вызывать срабатывание капч. Проходить которые приходится пользователю. Что уничтожает всю магию инструмента.

4. Скорость. Comet работает на удивление быстро. Подробнее об этом – ниже.

Протестировал Comet в двух практических задачах:

1. Собрать корзину с продуктами по списку на сайте Kibsons (магазин продуктов с доставкой в ОАЭ). Список, кстати, настоящий. Я пробовал этот сценарий с другими инструментами, но их Kibsons обычно побеждал на старте работы. Comet отлично справился и сформировал корзину за 6 минут (см. скринкаст, прикреплённый к посту). Я сам потратил бы на этот процесс больше времени.

2. Подготовить к бронированию билеты для путешествия Дубай–Москва–Дубай с условием, что я хочу лететь с багажом и провести в Москве не более двух недель в конце августа или в сентябре. Comet справился с задачей за 5 минут, используя Aviasales. Могло быть ещё быстрее, но его сбила переадресация на Ostrovok, когда нажимаешь на "Найти". Пришлось вернуться на шаг назад, отжать чекбокс, открывающий Ostrovok и пройти сценарий заново (всё это AI-агент сделал сам без моего вмешательства!).

В целом, впечатления Comet оставил весьма положительные.

Есть у него и минусы:

1. Встроенный Perplexity-поиск. Неудобно, когда он всегда срабатывает в браузере по-умолчанию. Это, к счастью, можно изменить в настройках браузера.

2. Voice mode. Если кратко, то он не работает, как ожидается. Это не Джарвис, с которым можно поговорить и он за вас сделает на сайтах всё, что необходимо. Судя по всему, у него есть лишь какие-то базовые функции в духе «открыть страницу сайта», но как AI-агент он не работает.

3. Ассистент не всегда включает режим AI-агента. Если ему не указать явно, что надо зайти на сайт и работать в режиме агента, то он может собрать информацию стандартными Perplexity-инструментами и выдать её в чат. Это нужно учитывать.

4. У ассистента есть два режима – работа с текущей вкладкой и как будто с виртуальным браузером. Во втором случае не видно, что делает AI-агент. Выбора между режимами Comet не предоставляет. Думаю, что исправят этот момент и сделают взаимодействие с браузером нагляднее (как в режиме работы с текущей вкладкой).

5. Это не совсем минус, но стоит упомянуть, что Comet доступен только в платной версии Perplexity. Поэтому 500 рублей за год всё-таки придётся заплатить 🙂UPD: в комментариях подсказали, что AI-агент в Comet всё-таки работает на бесплатном аккаунте.

В целом, Comet – это отличный AI-браузер, в котором приписка AI несёт пользу. К сожалению, доступен на данный момент только по инвайту либо в подписке за $200/месяц.

У меня, к слову, есть для вас один инвайт. Уйдёт первому, кто попросит в комментариях 🙂

Graphiti, Neo4j и MCP-сервер.

Как я писал ранее, у Graphiti есть свой MCP-сервер, который позволяет взаимодействовать с любыми сущностями, которые поддерживает фреймворк. Включая возможность удаления всего графа, да.

Запускается сервер по инструкции с официального сайта.

Я запустил сервис через SSE и подключил его к Goose. Который, кстати, не так давно обновил свой интерфейс и стал выглядеть заметно приятнее.

Для запуска Graphiti требуется указать API-ключ OpenAI и выбрать модель для работы с текстом.

Что именно делает Graphiti с графовой БД (у меня запущен neo4j):

1. Добавляет собственную структуру nodes, relationships и схемы для этих сущностей.

2. У Graphiti два типа nodes: entity, которые являются сущностями, и episodes, которые представляют собой события (действия). MCP-сервер создаёт только episodes.

3. Graphiti самостоятельно принимает решение о создании entity. Активно использует при этом OpenAI API.

4. Graphiti также самостоятельно создаёт связи между сущностями. Не без помощи OpenAI API, да.

5. Внутри entity есть embedding-поле для упрощения поиска по графу. Его создают через эмбеддер OpenAI.

Фактически, в Graphiti передаётся поток событий из внешнего мира. Система самостоятельно принимает решение о том, как именно вписать случившееся в текущую структуру графа.

Учитывая частое использование внешнего API от OpenAI, новые сущности через Graphiti создаются асинхронно и с задержкой. Это нужно учитывать при взаимодействии с системой в продакшне.

Чтобы граф получился жизнеспособным, необходимо сформировать структуру передаваемых сообщений и строго её придерживаться. Это позволит системе однозначно определить ситуации, когда эпизод относится к конкретной сущности.

О том, как AI-сервисы решают задачи, которые невыгодно решать новостным порталам.

Сегодня у меня с другом состоялся интересный диалог на тему новостей и их сбора.

В результате беседы появился запрос на агрегатор новостей, который будет предоставлять действительно важные (индивидуально для пользователя) новости, а не публиковать всё подряд лишь бы забить ленту.

Решением для этой задачи могут быть, например, задания в Preplexity. Это решение я и предложил.

1. https://www.perplexity.ai/account/tasks?tab=scheduled – идём сюда.

2. Нажимаем на кнопку для добавления нового задания.

3. В инструкции пишем промпт. Например, вот такой (не забудьте установить все параметры):

# Роль и цель
Ты — мой персональный новостной редактор. Твоя задача —
собрать и структурировать самые важные новости за {{period}}
с учётом моих приоритетов.

# Параметры фильтрации
Тематики: {{topics}} # пример: «AI, криптовалюты, спорт»
География: {{regions}} # ISO-коды стран или названия регионов
Важность:
- Критично: {{critical_keywords}}
- Важно: {{important_keywords}}
- Полезно: {{nice_to_have}}

# Настройка количества
max_news_total: {{max_news_total}} # общий лимит, например 15
max_critical: {{max_critical}} # напр. 5
max_important: {{max_important}} # напр. 5
max_useful: {{max_useful}} # напр. 5

# Технические настройки Deep Research
- mode: Deep Research
- date_range: {{date_range}} # «-24h», «7d» …
- reasoning_effort: {{reasoning_effort}}# low | medium | high
- web_search_options:
user_location: {{user_location}} # {"country":"AE"} или coords
search_context_size: {{context}} # low | medium | high
- search_domain_filter: {{domain_filter}}

# Правила отбора и ранжирования
1. Игнорируй источники без точной даты публикации.
2. Подтверждай каждый факт минимум двумя независимыми источниками.
3. Соблюдай лимиты: не превышай max_news_total и максимум для каждой категории.
4. Сначала выводи «Критично», затем «Важно», затем «Полезно».
5. Для каждой новости:
- Заголовок (до 90 симв.)
- Дата (ISO-8601)
- География
- 1-2 предложения резюме
- Причина важности (1 предл.)
- Ссылки (2-3 шт.)

# Выходной формат
### {{категория}} — {{n}}/{{max_{категория}}}
1. **{{Заголовок}}** — {{Дата}}
- {{Резюме}}
- Причина важности: {{…}}
- Источники: {{URL1}}, {{URL2}}

После всех категорий укажи итог: «Всего статей: {{total}} (Критично — {{n_crit}}, Важно — {{n_imp}}, Полезно — {{n_use}})».
Если релевантных новостей нет — напиши «Ничего критичного не найдено».

4. Настраиваем периодичность и время выполнения задания (например, получать новости каждый день с утра).

5. В качестве режима можно выбрать "Исследование", так как он позволяет глубже проанализировать источники, а лимиты у платного Perplexity достаточно щедрые.

6. Сохраняем задачу и получаем регулярно свежие новости по вашим предпочтениям. Если вдруг в список попала какая-то ненужная новость (или не попала нужная), всегда можно доработать фильтры в промпте, чтобы фид был наиболее подходящим для вас.

Если у вас всё ещё нет премиум-версии Perplexity, идём сюда и получаем Pro-версию на год за плюс-минус 500 рублей. Оплатить можно с российской карты, пользоваться самим Perplexity можно, в том числе, с территории РФ.

Если вам полезны подобные мини-гайды с практическим результатом, который можно получить сразу и без глубоких технических знаний, поставьте 🔥. Чтобы я понимал, что иногда их стоит публиковать. На периодичность выхода более узкоспециализированных и глубоких материалов такие гайды не повлияют 🙂

Вот и первые ласточки голуби вайб-кодинга прилетают.

Чуть меньше года назад, 16 августа 2024-го, я впервые написал в этом канале про Cursor. За прошедший год рынок AI-IDE вырос в несколько десятков (если не сотен) раз.

Сегодня я впервые столкнулся с ситуацией, когда ко мне пришёл человек и попросил помочь с его навайбкоженным проектом.

Проект – небольшой сайт для бизнеса. 10-15 страниц + небольшой конструктор товаров. Сделанный "по образу и подобию" сайта Mercedes (если честно, не похож).

Несёт в себе целую пачку артефактов истинного вайб-кодинга:

1. Кнопки и навигация в Header работает только на главной. На остальных страницах – битые ссылки.

2. "Вот здесь сначала был корректный блок, в точности как у Мерседеса, а потом разработчик его зачем-то убрал" © Владелец компании

3. Неожиданные AI-generated изображения с автомобилями. Сайт, к слову, не про автомобили.

4. Надписи "Белым по белому".

5. Полуработающие блоки, которые не несут полезной информации для пользователя и заполнены "рыбой".

6. На сайте американской компании в HTML-коде главной страницы красуются комментарии на русском языке...

Соглашусь – часть из описанных выше проблем существуют и просто в «некачественном аутсорсе». Однако собрать весь набор может только избранный истинный вайб-кодер.

Владелец компании, конечно, не в курсе, что такое вайб-кодинг и что с сайтом сотворил "разработчик". Он считает, что завершить проект помешал языковой барьер...

Что хочу сказать по этому поводу:

1. Разработчики, которые изучали AI-coding вместо Vibe-coding, время "переделайте нам не работающий после вайбкодеров проект" пришло.

2. Если у вас уже были подобные истории с "навайбкоженным" проектом – делитесь в комментариях 🙂

3. Владельцы бизнеса и менеджеры, если вы оказались в ситуации, похожей на то, что описано в посте, напишите мне. Помогу с решением проблем.

4. Если желаете что-то узнать/понять/внедрить про AI-coding, также пишите.