Как же я сегодня намучился с этими очками. И регион поменяй, и старые подписки отмени. Но вроде все заработало, кстати, проще всего новый аккаунт для Apple ID регистрировать в Apple Music, это мне ChatGPT подсказал. Ну что еще один канал сбора для «Поминики» — активирован.

Ах, да, если что девайс называется — Ray-Ban Wayfarer

OpenAI запустили стрим и рассказывают о новом продуете для разработчиков: https://youtu.be/hhdpnbfH6NU

Делайте со мной, что хотите, но я никогда не пойму, зачем начинающие «автоматизаторы» собирают монструозные воркфлоу из сотен нод. Эти конструкции разваливаются при первом же продакшене.

Я уже много раз писал, но давайте еще раз: для первого проекта начни с агента под конкретное действие. Например, «собрать лиды из LinkedIn в Google Sheets» или «сгенерить черновик поста в блог».

1. Одна «микрозадача». Собери агента под одно действие («сделать пост в блог», «скинуть лиды в таблицу»).
2. Блок-схема. Просто нарисуй на бумажке блоки: получить данные → обработать → отправить.
3. MVP — че тут думать, начинаем с классики:
— n8n https://n8n.io — open-source drag-and-drop, в любой ноде можно дописать на JS.
— Make https://make.com — SaaS-конструктор с модулем AI Agents прямо в браузере.
Воркфлоу: Webhook → LLM-нода → Google Sheets или Notion.
4. Human loop. Вставь себя в разрыв цепочки процесса. Сначала результат летит тебе в Telegram, там его апрувишь или блочишь. Когда апрув без правок стабильно > 80 %, убираешь ручной стоп-кран.
5. Тест × 20. Прогони поток двадцать раз — этого достаточно, чтобы увидеть реальный расход токенов и время. Так как бывает, что расход по токенам выше стоимости ручного труда. Тогда сужай задачу.
6. Инструменты и аналоги n8n.
— Flowise https://flowiseai.com или LangFlow https://langflow.org — примерно как n8n и RAG.
— aiXplain https://aixplain.com/studio/design — можно быстро менять модели без кода.
— Apify https://apify.com/templates/python-langgraph — деплой как Actor с оплатой за запуск.
— Orkes https://orkes.io или VoltAgent https://github.com/VoltAgent/voltagent — когда нужен серверный масштаб и логирование.

Вот еще посты на тему:
1. Больше 250 воркфлоу, которыми можно «вдохноаляться» - https://www.group-telegram.com/prompt_design.com/1372
2. Как продавать ИИ-Агентов - https://www.group-telegram.com/prompt_design.com/1344
3. Как погрузиться в ИИ и ИИ-Агентов - https://www.group-telegram.com/prompt_design.com/1343
4. Как внедрять ИИ-Агентов в бизнес-процессы - https://www.group-telegram.com/prompt_design.com/1335
5. Гайд по n8n в картинках - https://www.group-telegram.com/prompt_design.com/1332
6. Как найти идею для ИИ-Агента - https://www.group-telegram.com/prompt_design.com/1303

Еще немного про ИИ-Агентов. И про «золотой поезд», в который если не запрыгнуть прямо сейчас, тебя оставят на перроне. В этом есть доля правды, но объём дезы зашкаливает.

Мы уже какое-то время создаем ИИ-системы и SaaS для клиентов, и разрыв между тем, что люди ДУМАЮТ о возможностях агентов, и тем, что они НА САМОМ ДЕЛЕ делают, просто космический. Недавно клиент на полном серьёзе попросил «полностью автономного агента, который будет управлять его бизнесом».

Вот что на самом деле происходит с ИИ-агентами в 2025-м:
1) Команда агентов вместо суперагента
Реальные кейсы строятся не на одном «агенте-комбайне», а на системе узкоспециализированных. Один обрабатывает данные клиентов, другой ведёт расписания, третий генерит креатив — и все синхронизируются между собой.

2) Интересное внутри
Максимальную отдачу дают backend-агенты, которые оптимизируют внутренние процессы и срезают операционные расходы. Все эти агенты для общения с пользователями — не генерируют особой прибыли компании.

3) Человек всё ещё в контуре
Большинство интеграций все еще с human-in-the-loop: агент закрывает рутину, человек принимает финальное решение. Это усиление команды, а не полная замена человека в процессах.

4) Мультиагентные системы
Будущее — за сетями агентов, которые взаимодействуют друг с другом, а не за одним «агентом-комбайном».

5) Проактивность вместо реакции
Лучшие решения переходят от «запрос → ответ» к проактивному формату: агенты сами отслеживают события и инициируют действия. К концу 2025-го они будут автоматически готовить варианты решений, например конкретные действия при сбоях в поставках.

Ну и не забывайте, что самая мякотка у нас проходит в чате @prompt_chat — и я реально не могу понять, почему вы все еще не там. Столько полезной информации, сколько я получаю от участников чата, сложно где-то еще выловить.