Веб-версияОткрыть в Telegram
IIntelligent Systems Architecture

Intelligent Systems Architecture

@IntelligentSystemsArchitecture · канал · Технологии · в индексе с 2026-05-25
1 346подписчиков+2 за неделю
562средний охват поста
1постов за 30 дней
349постов в индексе
I
Intelligent Systems Architecture
Коммуникации имеют цену. Кто просит высокую цену, выпадает из коммуникации.
2 · 1.1K ·
I
Intelligent Systems Architecture
Для тех, кто близок к RAG. Представьте, что архитектура RAG Flow (не конкретного продукта, а буквально самого рабочего потока), выраженная в конфигурации, может обучаться через эксперименты — автоматически (или почти). И в первую очередь для AutoRag нужно на архитектурном уровне явно разделить RAG Flow и Experiment Flow (который обычно называют Harness).
2 · 827 ·
I
Intelligent Systems Architecture
Ссылка
нажмите — покажем
Уважаемые подписчики, готов мой новый лонгрид, открывающий трилогию. Делюсь ссылкой здесь, вы увидите этот текст первыми: https://kruglov.ai/the-cognitive-foundation-of-strategic-thinking Предвосхищаю вопрос: при чём здесь стратегический менеджмент и почему я об этом пишу? Так сложилось, что у меня есть вполне практический предпринимательский опыт — 4 стартапа и 2 компании (все в партнёрстве). Готовясь к управлению стартапами и компаниями (как фаундер), я глубоко погружался в соответствующий контекст: от стратегического менеджмента и бизнес-моделирования до Lean-практик. В этой серии эссе я свёл накопленный базис в систему, чтобы ответить на новый вопрос: какое место AI-агенты могут занять в стратегической работе как участники гибридных команд и что для этого необходимо. Для тех, кто предпочитает короткие форматы: позже я выложу ключевые тезисы материала на русском в формате X-треда.
21 · 902 ·
Intelligent Systems Architecture
Это всё к корням "внедрений". Есть что почитать про корни такого инженерного мышления? (не INCOSE :) Гуманитарий знает, что мысль верна, когда она согласована - с другими текстами, с контекстом, с собственной биографией = плотность связей. Инженер знает, что мысль верна, когда она снижает энтропию в конкретной системе. Истина не в том, чтобы «понять», а в том, чтобы заставить работать. если работает - правильно. Если инженер познаёт через артефакт, то культура меняется не через лекции, а через новые артефакты, которые дают лучшую обратную связь, чем старые.
6 · 820 ·
I
Фотография
нажмите — покажем
Говорит VC @ JPM в комментариях к посту Palantir
5 · 947 ·
I
Intelligent Systems Architecture
Фотография
нажмите — покажем
7 · 880 ·
I
Intelligent Systems Architecture
«Привет, а какую бы ты модель использовал для локального развёртывания, которая тулзы вызывает и хорошо понимает, что вызывать?» Короткий ответ: никакую. И вряд ли такие появятся. Обычно спрашивают про потолок локального железа — самое мощное, что можно развернуть на топовом десктопе: модели на 70–120B в квантовании. С инструментами они справляются нормально. Но вызывать инструменты и определять порядок их вызова, то есть работать автономно, — это разные вещи. Автономия начинается там, где надо удержать длинную цепочку рассуждений: разбить задачу, вести план на десятки шагов вперёд и переигрывать его, когда сам же ошибся несколько шагов назад. А упирается всё в генеративную гибкость — умение собрать план под задачу, которой не было в обучении, и нащупать обходной путь, когда инструмент вернул не то. Это та сторона моделей, которую принято называть эмерджентностью — ближайший родственник креативности. И растёт она вместе с масштабом обучения — плавно, но связь прямая. Вот здесь локальный потолок и уступает фронтиру (GPT, Claude, Gemini — сотни миллиардов, а то и триллионы параметров). Дело в том, что нужный масштаб в десктоп пока не уложить. На длинной дистанции это неизбежно проявляется как симптомы: контекст плывёт, ошибки наслаиваются одна на другую, и модель всё больше галлюцинирует. Поэтому мой подход к таким системам — гибридные архитектуры с контролем переходов состояний, о которых писал выше.
7 · 874 ·
I
Intelligent Systems Architecture
Фотография
нажмите — покажем
Свидетельство того, что иногда договориться нельзя.
1 · 1.1K ·
Intelligent Systems Architecture
Фотография
нажмите — покажем
4 · 976 ·
Приняли обе статьи. Provable — здесь ключ. Думаю, тренд уже на траст. Иначе отдача от вложений в LLM будет ниже ожиданий.
2 · 899 ·
I
ОтветФотография
Для всех, кто интересуется распределёнными решениями, в особенности «потрохами» брокеров сообщений: хочу сказать, что в этой работе мы сделали HAZOP для брокера сообщений — не игрушечный. Насколько я знаю, до нас этого никто не делал. Представляете, в современных автомобилях есть брокеры сообщений.
1 · 848 ·
Intelligent Systems Architecture
ОтветПриняли обе статьи. Provable — здесь ключ. Думаю, тренд уже на траст. Иначе отдача от вложений в LLM будет ниже ожиданий.
Простыми словами. Судя по всему, сейчас наблюдается тренд на повышение доверия к агентным системам. Агентов без доверия просто нельзя использовать в решениях, несущих хоть сколько-нибудь значимые риски. Чтобы доверять агентам, нужны как минимум две вещи: - Прослеживаемость (понимание, на какие в точности данные опирается агент). - Верифицируемость (возможность формальных проверок вывода). Если обратиться к нашей работе по мультиагентному нейросимволическому синтезу, то там агенты имеют общую графовую, даже онтологическую память. И здесь хочу отметить важный момент. На сегодня большая часть существующих практических реализаций памяти агентов использует Markdown. Да, это может дать прослеживаемость, но это принципиально не даст верифицируемость.
5 · 1K ·
I
В довершение серии постов. Графовая память (особенно если она построена поверх онтологии) является ключевым элементом архитектур с замкнутыми нейросимволическими контурами. Такие архитектуры позволяют автоматически отбраковывать результаты генерации, оставляя только формально корректные. Простыми словами: агенты с такой архитектурой никогда не предложат клиентам услуги, которых у вас нет, или параметры, которые не соответствуют услугам. Но сразу оговорюсь, у таких решений есть минус, из-за которого их пока "не покупают". Это та самая инженерия, которую нужно делать. А сейчас перекуплен «мэджик». При этом важно понимать, что графы — это лишь один из элементов памяти агентов. Они также должны иметь как минимум рабочую и эпизодическую память, потому что им нужно дискутировать и рефлексировать. Но это уже другой вопрос.
16 · 1.1K ·
I
Intelligent Systems Architecture
Я редко говорю, что являюсь председателем государственной экзаменационной комиссии в Ярославском государственном техническом университете (ЯГТУ). Уже много лет я стараюсь принимать защиты дипломов и давать обратную связь коллегам из дружественного мне вуза. Поделюсь своими выводами по защитам: Сильные защиты становятся сильнее. Мой любимый формат защиты — проект как стартап. Уже не первый год вижу защиты в таком формате, но если раньше команды были кросс-функциональными исключительно «по-айтишному» (то есть состояли, например, из фронтендеров, бэкендеров, ML-инженеров, менеджеров и тестировщиков), то в этом году произошёл качественный сдвиг. Наконец-то в команде появился экономист, и, соответственно, честно разработанные бизнес- и финмодель. Кроме того, впервые увидел у ребят впечатляющий набор научных публикаций, включая К1. В следующем году надеюсь увидеть и SME (предметных экспертов) в составе команд. Пока они привлекаются только как консультанты. Порог входа в профессию кардинально вырос. Ребятам из «троечного» сегмента раньше можно было с чистой совестью ставить тройку, зная, что они тут же найдут работу (рынок разбирал всех). Сейчас так не работает. За год ситуация изменилась радикально, и откровенно слабые выпускники работу в ИТ больше не найдут. Высшее образование нужно срочно перестраивать. С нынешним темпом развития технологий и оснащения классические лекции «мелом на доске» выглядят безнадежно устаревшими. Больше того, персональные треки обучения нужно учиться собирать на ходу. Про повышение зарплат преподавателям и учёным я не говорю. Это проклятая тема. Я уже не верю, что уровень курьеров или грузчиков они когда-нибудь преодолеют. Это какой-то психологический барьер, что ли, для нашей системы.
9 · 1.2K ·
Intelligent Systems Architecture
Handoff вреден. Текстовая сводка между сессиями — сжатие с потерями, которое выполняется в худший момент: контекст зашумлён, многие гипотезы и инсайты забыты или замылились. Хуже того, handoff часто уводит в сторону: новая сессия стартует со случайного промпта. Прогрев контекста съедает время и нервы. Вместо этого состояние нужно фиксировать непрерывными отсечками в Git: рабочий журнал, реестр извлечённых уроков, ADR (если сессия архитектурная), открытые вопросы, бэклог. И это почти бесплатно. Вход в новую сессию — короткий промпт, содержащий точку входа (какие артефакты исследовать при старте) и инструкцию описать понимание следующих задач. Всё остальное вычитывается напрямую из репозитория. Такой подход позволяет стартовать сессию в произвольной точке без потери информации.
15 · 986 ·
I
В сухом остатке: при строгой дисциплине управления знаниями вместо Handoff нужен Kickoff
3 · 947 ·
Intelligent Systems Architecture
ОтветВ довершение серии постов. Графовая память (особенно если она построена поверх онтологии) является ключевым элементом архитектур с замкнутыми нейросимволическими контурами. Такие архитектуры позволяют автоматически отбраковывать результаты генерации, оставляя только формально корректные. Простыми
18 июля Питер Штайнбергер (известен по OpenClaw) спросил в X: «Are we still talking loops or did we shift to graphs yet?». Через пару часов Хамель Хусейн (известен курсами по ML) родил пост «Loop Engineering Is Dead. Enter Graph Engineering», и к воскресенью лента запестрела тредами о том, что Microsoft, Stanford и Anthropic одновременно открыли graph engineering. Забавно, что мой пост про графовую память агентов вышел здесь 18 июня — на месяц раньше.
7 · 764 ·
Вдогонку: контекстный антиинжиниринг на маркдаунах уходит в прошлое. Магия упёрлась в потолок. И дальше, тут разочарую, будет сложнее. И, о нет, для результата придётся нанимать инженеров. Кто их успел сократить — с двойной премией к рынку.
5 · 759 ·
I
А что если loops over graphs? А что если engineering as a whole? Какая-то у них тяга к инженерии — без инженерии.
1 · 764 ·
I
Intelligent Systems Architecture
Вчера слушал на Business FM (на безрыбье и рак — рыба) высказывания руководителя одной уважаемой компании и другой, которая делает «Мегаплан», на тему ненужности ИТ-специалистов. Исполнители, когда готовили спикерам доклады, не указали следующие вещи: Операторы мультиагентных систем, те самые T-shape специалисты, которых так все хотят, — это опытные инженеры, часто архитекторы, с навыками бизнес- и системного анализа. Именно инженеры. Иначе дальше прототипов, которые завтра развалятся, эти системы ничего нового не произведут. И вот каждый такой T-shape будет стоить как целая команда. В найме ведь нужно как-то удерживать людей, которые могут всё сами. Не так ли? Если у кого-то не растёт бизнес, потому что экономика скукоживается (не в телевизоре, натурально), то, может быть, поэтому ИТ-специалисты не нужны? В моей логике, чтобы обогнать конкурентов, нужно делать больше и быстрее теми же ресурсами и даже нанимать. Больше и быстрее, потому что лидеры именно так и делают. И да, по ходу переучивать людей — тех, кто уже понял, что происходит. Пользовательский опыт радикально изменится. Нужно будет переписывать почти всё. И главное — наводить порядок в данных и в процессах. Без этого агенты не работают. Агенты плодят энтропию быстрее людей. Дисциплины нужно будет много больше. Кто это будет делать? Не нужны будут не ИТ-специалисты, а ИТ-неспециалисты, которых примерно 80% сейчас. Это согнутые под гнётом короны разработчики, которые не хотят вникать в бизнес. Это аналитики, которые не хотят вникать ни в бизнес, ни в разработку. Это менеджеры, которые не хотят вникать ни во что вообще. Это ручные тестировщики, которые хотят и дальше ехать на ручнике. Те, кто хочет или захочет вникать во всё, нужны будут очень. И сложность будет только расти.
21 · 1.2K ·
I
Intelligent Systems Architecture
Вдогонку. От ИТ-специалистов потребуется более высокая квалификация и вовлечённость. И тут всё упрётся в образование и в HR, которым тоже придётся начинать как-то потихоньку во всё вникать. И вот тут настоящая драма. Лично я не верю, что в образовании начнут платить, а платить будет нужно, потому что квалифицированных людей должны учить не менее квалифицированные люди. Квалифицированные люди при капитализме требуют денег. А у нас в образовании и в социальной сфере (вообще) до сих пор почему-то социализм. Это, безусловно, прекрасно, но в таком виде, как легко можно заменить, не едет.
4 · 1.1K ·
Intelligent Systems Architecture
Фотография
нажмите — покажем
В коллективах агентов всё как у людей.
7 · 803 ·
I
Почему падение генеративного ИИ во «впадину разочарования» переживается так тревожно? Ключевая ошибка экзальтированных инфлюенсеров: вместо эффективного сотрудника они продавали автономную организацию — утопию организации без людей. Отдельно — другая, более глубокая проблема. IT-рынок, залитый дешёвыми деньгами, вместо эффективности (это сложно) масштабировал некомпетентность (это не сложно). Для масштабирования некомпетентности ничего делать не нужно — она прекрасно масштабируется сама. Как следствие, сейчас вроде бы можно дать людям мощнейшие инструменты для повышения их эффективности, а почти некому. В итоге же выиграют те, кто научится строить эффективные коллективы из людей и агентов — в первую очередь диптехи, а также очень богатые организации, которые успеют залить проблемы деньгами. То есть на самом деле ничего не изменится, тревожность со временем пройдёт.
8 · 883 ·
I
Intelligent Systems Architecture
Файл
Круглов, Королев_v1.pdf · 776 КБ · нажмите — покажем
Наш доклад принят на MLSD 2026! https://mlsd2026.ipu.ru/ru Делюсь тезисами к докладу «Онтологически управляемое реконфигурируемое производство». Уверен: всё изложенное реализуемо уже сегодня, и в деталях понятно как. Вопрос лишь — где и кем. Фундаментальная проблема: переналадка крупномасштабного производства занимает месяцы из-за структурного разрыва между моделями различных доменов и уровней. Наше решение — нейросимволическая мультиагентная система с управлением по состоянию (НМСУС), работающая поверх интегрированной онтологической модели предприятия. Основные положения: - Замкнутые нейросимволические контуры (https://t.me/IntelligentSystemsArchitecture/397): генерация больших языковых моделей на каждом уровне «заземляется» через проекцию онтологии, а результаты проходят формальную валидацию. - Два класса агентов: преобразующие агенты работают в детерминированных границах (например, синтезируют параметры CAD-моделей), а креативно-аналитические используются для аналитики, творческого поиска и интерпретации неформализованных требований в контексте бизнес-моделей предприятия (https://kruglov.ai/the-cognitive-foundation-of-strategic-thinking). - Инкрементная реконфигурация: при изменении параметров заказа пересматриваются только лишь затронутые артефакты. Ручное "проталкивание" изменений через V-модель не требуется. Подход проиллюстрирован на сценарии контрактного производства мобильных платформ. Физический демонстратор (с FDM-принтерами, коллаборативным манипулятором и испытательными стендами) планируем развернуть в 2027 году в лаборатории МИРЭА на кафедре системной инженерии.
13 · 569 ·

Открытая публичная лента из поискового индекса ChatCrawler — «Google по публичному Telegram»; обновляется по мере обхода площадки. Время — UTC.

Только публичный контент, официальный API Telegram. О проекте · Вопросы · Чего мы не делаем · Убрать страницу из выдачи · Каталог · Поиск · Как мы считаем