Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Jasper или Copy.ai: обзор AI-сервисов для маркетинговых текстов
Сравниваем Jasper и Copy.ai для маркетинга: контент, тон бренда, рабочие процессы, командные функции и качество русскоязычных текстов.
Как автоматизировать рутинную работу с ИИ: выбрать процесс и не создать хаос
Как найти подходящую задачу, собрать безопасный сценарий автоматизации и измерить пользу до масштабирования.
Как написать рабочую инструкцию с ИИ: шаги, роли и контроль результата
Как превратить знания сотрудника в понятный регламент, который можно выполнить без устных пояснений и догадок.
Как организовать работу с ИИ в команде: шаблоны, проверка и единый стиль
Простой процесс для команды: где хранить промпты, кто проверяет факты и как не превратить нейросеть в источник хаоса.
Как сделать чек-лист с помощью ИИ: шаги без пропусков и лишней бюрократии
Как превратить процесс в короткий проверочный список с условиями, ответственными и понятным критерием готовности.
Как хранить данные в словарном state CrewAI Flow
Словарное состояние CrewAI Flow: запись кода и счётчика, чтение в следующем шаге, точный итог и защита от отсутствующего ключа.
Как объединить события CrewAI Flow через or_ и and_
Проверяемая разница or_ и and_ в CrewAI Flow: запуск после любого события или после всех, пример состояния и критерии выбора.
Как передать результат одной задачи CrewAI в другую через context
Две последовательные задачи CrewAI с context: извлечение кода, формирование ответа, конкретный эталон и проверка отсутствия посторонних данных.
Как получить Pydantic-результат задачи CrewAI через output_pydantic
Структурированный TaskOutput в CrewAI через output_pydantic: схема заявки, конкретный вход, доступ к result.pydantic и предметная проверка.
Как проверить результат Task в CrewAI функцией guardrail
Детерминированный guardrail CrewAI для обязательного кода R-7: сигнатура TaskOutput, успешный и ошибочный тест, retries и ограничения.
Как сделать типизированный state CrewAI Flow через Pydantic
Типизированное состояние CrewAI Flow на BaseModel: code, attempts, изменение между шагами, проверка типов и отличие от словаря.
Как сохранить и восстановить состояние CrewAI Flow через @persist
Персистентный CrewAI Flow: @persist, SQLite по умолчанию, resume по inputs id, fork через restore_from_state_id и проверки истории.
Как создать агента CrewAI с role, goal и backstory
Минимальный агент CrewAI с обязательными role, goal и backstory, ограничением max_iter, точным заданием и критериями проверки результата.
Как связать шаги CrewAI Flow через @start и @listen
Детерминированный CrewAI Flow из двух шагов: @start, @listen, передача результата, точный ожидаемый вывод и тест порядка выполнения.
Как ветвить CrewAI Flow через @router
Условный маршрут CrewAI Flow по status: @router возвращает approved или rejected, два listener, детерминированные тесты обеих веток.
Как найти очередь запросов vLLM по метрикам /metrics
Разделяем очередь и генерацию через метрики ожидающих запросов и времени ожидания; строим контрольный замер.
Как протестировать инструмент агента Pydantic AI без вызова LLM через TestModel
Локальный тест инструмента с TestModel и override: какие свойства можно проверить без LLM, почему нельзя оценивать так качество настоящих ответов.
Как задать embedding-модель локально в LlamaIndex и не смешать индексы
Settings как глобальный fallback и локальный embed_model для конкретного индекса с тестом на совместимость после перезапуска.
Почему --api-key в vLLM не защищает весь сервер и как проверить схему доступа
Разбираем границы защиты ключом, локальную привязку и необходимость ограничить все маршруты на уровне сети.
Как остановить зависший AI-инструмент по тайм-ауту
Используем subprocess.run(timeout=...) и обрабатываем TimeoutExpired для зависшего локального инструмента.