📖 В 50 публичных школах Сальвадора ученикам 2 и 3 классов представят серию учебников на тему «Что такое деньги?»

Этот человек построил техническую команду из 300 параллельных AI-агентов под названием Kimi K2.6. Агенты читают полную кодобазу, понимают архитектуру, пишут продакшен-код, отлаживают и выпускают его, заменяя целый отдел разработчиков. Вместо традиционного агентства с 10-15 людьми и маржой 30% он тратит $150-300 на API и получает ту же отдачу с маржей 90%. К десятому месяцу один человек управляет стратегией, а AI выполняет 80% работы. Как повторить: 1️⃣ Запустите локальную сеть AI-агентов. Используйте фреймворк вроде CrewAI или LangChain для оркестрации множества специализированных агентов. Это позволяет создать систему, где один агент анализирует код, другой пишет тесты, а третий — дебажит, имитируя работу полноценной команды. 2️⃣ Настройте обработку кодобазы и контекста. Подключите мощную языковую модель, такую как GPT-4 API или Ollama с локально запущенной моделью, чтобы агенты могли глубоко анализировать существующий проект, понимать зависимости и генерировать совместимый код. 3️⃣ Автоматизируйте пайплайн разработки и деплоя. Интегрируйте вашу систему агентов через n8n или Make с GitHub, системами CI/CD (например, Jenkins или GitHub Actions) и платформами деплоя. Это позволит автоматически тестировать, собирать и выпускать код, написанный AI, сокращая цикл до минимума. Итог: Вы сможете заменить дорогую команду разработчиков автономной системой AI-агентов, которая берёт на себя основную нагрузку по выполнению технических задач, превращая высокие операционные расходы в чистую прибыль. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги