Рубрика · AI-агенты
AI-агенты, которые можно контролировать
Разбираем RAG, память, маршрутизацию и роли моделей в процессах команды — без обещаний магической автономности.
Материалы помогают отделить полезный агентный сценарий от красивой, но ненадёжной демо-версии и понять требования к данным, правилам и проверке результата.
Опубликовано
01Что такое ИИ-агенты и как они работают
Разбираем, что такое AI-агенты, как они используют инструменты, чем отличаются от чат-ботов и обычной автоматизации, какие задачи решают и почему им нужны правила и контроль.
AI-ассистент для бизнеса: что это и почему он не заменяет сотрудника
Что такое AI-ассистент для бизнеса, чем он отличается от AI-агента и автоматизации, какие задачи ему доверить и как собрать ограниченного мини-агента в n8n.
Что такое RAG: как AI отвечает по документам компании
Что такое RAG, чем он отличается от загрузки файла в чат, как работают чанки, эмбеддинги и векторный поиск, и когда RAG нужен бизнесу.
Что такое MCP-сервер и как он подключает AI-агента к рабочим сервисам
Простое объяснение MCP: чем он отличается от API, как подключает AI-агента к сервисам, можно ли написать сервер и безопасно работать с n8n.
О чём пишем
AI-агент: роль и границы
Где модель действительно экономит время, а где нужен человек и чёткий регламент.
RAG и базы знаний
Как давать модели опору на документы компании и снижать число выдуманных ответов.
MCP, инструменты и память
Как агент получает доступ к данным и действиям, не превращаясь в неконтролируемый чёрный ящик.
Связанные сценарии
Попробовать на практике
Следующий шаг