🐾В канале PAWS интересная картинка с большой информацией:

Инженеры Google собрали высокопроизводительный стек на базе трёх NVIDIA DGX Spark для работы с Claude. Их система сама улучшает свои процессы (/self-improving-agent), проектирует RAG-архитектуры (/rag-architect) и связывает приложения, чтобы Claude работал в Gmail, Slack, GitHub и Notion. С таким стеком они становятся «архитекторами за $300K», в то время как обычный разработчик стоит $95K. Как повторить: 1️⃣ Автоматизируйте агентов с улучшающимся кодом. Используйте CrewAI или похожие фреймворки для создания мультиагентных систем, где агенты могут генерировать и тестировать улучшения для собственного workflow, эмулируя принцип /self-improving-agent. 2️⃣ Стройте умные RAG-системы. Для качественного поиска по вашим данным внедрите LlamaIndex или Weaviate. Эти инструменты позволяют создать сложную архитектуру для ретривела, где важна не только мощность модели, но и качество найденного контекста. 3️⃣ Связывайте AI с реальными приложениями. Интегрируйте AI-агента в рабочие инструменты через n8n или Make. Настройте автоматизацию, чтобы модель могла выполнять действия в Gmail, Slack, Notion и GitHub, превращая подсказки в реальные рабочие процессы. Итог: переход от ручного ввода промптов к автоматизированному стеку, где AI сам оптимизирует процессы и работает в ваших приложениях, открывает путь к уровню высокооплачиваемого архитектора. 🤖 AI MAN | Нейросети и деньги