Расширенный поиск
Результаты поиска
Найдено 708 результатов
Ядро системы - Маршрутизатор и RAG
Создание основы мультиагентной системы Архитектура системы В основе нашей мультиагентной системы лежит Маршрутизатор - это "диспетчер", который анализирует вопрос пользователя и решает, какой именно агент должен его обработать. По умолчанию система используе...
Конфигурация
Конфигурационный плагин бизнеса (snippet Business.AgentsParams.BSPbConfig) используется для централизованного управления параметрами агентов в системе MAS. Он определяет настройки для различных сценариев работы агентов, включая маршрутизацию, выбор моделей, па...
Методика разработки дизайна
1. Введение Процесс разработки дизайна для заказчика требует от специалиста не только владения инструментами и принципами визуальной коммуникации, но и умения выстраивать грамотное взаимодействие с клиентом.Главная задача дизайнера заключается в создании эсте...
Metabot Agent Stack (MAS)
Мир переходит от интерфейсов кликов к взаимодействию с ИИ через естественный язык. Ассистенты и агенты становятся основой нового поколения программ — они умеют понимать контекст, учиться и действовать. Но как программировать таких агентов — без сложной архите...
Обзор разработки ИИ-агентов на Metabot
Введение Metabot — это универсальная low-code / full-code платформа, объединяющая возможности чат-ботов, интеграций и backend-автоматизации.Она служит коммуникационным и интеграционным ядром, где можно проектировать бизнес-процессы, собирать ассистентов и под...
Мировой опыт ИИ-трансформации
Мир стремительно перестраивается под AI-first-парадигму — модель, в которой искусственный интеллект становится не инструментом, а ядром управления, восприятия и координации бизнеса. За последние два года десятки консалтинговых компаний, интеграторов и стартапо...
Критерии готовности компании к AI-First трансформации
Почему большинству это не удастся (99 из 100 бизнесов пока не готовы) 1. Что такое AI-First трансформация AI-First — это не про “добавить нейросеть”. Это переход к управлению бизнесом, где: данные становятся нервной системой, алгоритмы — исполнительной с...
ИИ-трансформация в AI-First компанию
Metabot AI Methodology Методология поэтапного перехода к AI-First компании. Данная методология — не просто “технология внедрения ИИ”, а методология эволюциии компании в сторону AI-first мышления. Цель Показать, как компания проходит путь от эксперимент...
Ошибки и отладка
В этом документе описаны все основные механизмы обработки ошибок, настройки таймаутов, использование нотификатора, трассировки и отладки. 1. Таймауты: где и как настраиваются Таймауты — это максимальное время ожидания ответа от LLM или внешнего сервиса. Ес...
Аналитика и нагрузки
В стандартный шаблон MA_Router входит модуль, который отвечает за контроль нагрузки, лимитов и доступности моделей LLM. Основные проверки Суточный лимит диалогов: LLMDialogCounter.canStartNewDialog(limit=25) — ограничивает количество диалогов на пользов...
Создание простого агента
Введение После того как основная мультиагентная система запущена и работает, добавление новых агентов становится простой задачей. Мы создаем специализированных помощников, каждый из которых решает определенный круг задач. В этом разделе мы создадим агента Co...
Документация по Notifier
Модуль Notifier предназначен для отправки уведомлений в Telegram-чаты, например, о событиях, ошибках или статусах работы системы. Используется для оперативного информирования администраторов и команд. Конфигурация chat_ids — объект с идентификаторами чат...
Документация по LLMTracer
Модуль LLMTracer предназначен для трассировки запросов к LLM, а также для сбора статистики по токенам, времени выполнения и ошибкам. Все данные записываются в таблицу llm_tracer. Класс: Session Подключается через let LLMTracer = require("Common.AIHelpe...
Обучение бота
Чтобы обучить бота отвечать на вопросы клиентов, следуйте инструкции ниже. Создайте скрипт с NLP распознаванием В свойствах скрипта с подсказкой, как задать вопрос, должны быть настроены следующие параметры: Включить NLP — чтобы распознавание ...
Как добавить виджет на сайт?
Описание подключение виджета описано в разделе: Ссылка
Как работает команда Распознать намерение?
Команда Распознать намерение описана в документации: Ссылка. Она работает про принципу отправки тренировочной фразы в DialogFlow для определения намерения. Обычно эта механика отрабатывает, если в интенте записан ответ. Как установить соответствие интента ...
Руководство по работе с базой знаний (RAG)
Структура таблицы базы знаний Представьте базу знаний как умный склад информации. Когда нужно полностью "перезагрузить" этот склад, мы поступаем просто: Полная очистка базы знаний: удаляем старую таблицу и создаём точно такую же заново Это как снест...
Создание ClickHouse - SQL агента
Введение Обычные LLM модели плохо справляются с числовыми данными - придумывают несуществующие цифры, неточно считают и не могут обрабатывать большие объемы информации. Для решения этой проблемы мы соединим возможности ИИ с профессиональными инструментами раб...
Документация по LLMClient
Как работает LLMClient реализует ключевой паттерн Metabot Agent System (MAS) — фреймворк для построения мультиагентных систем через композицию простых, понятных блоков кода. MAS следует принципу "сложное через простое": Декларативность: Сложные AI-операци...
Как построить визуальный no-code редактор воронок и AI пайплайнов на React поверх low-code ядра Metabot
Попробовать: https://cjm.metabot24.ru/cjm-designer Этот урок — про то, как поверх Metabot (который сам по себе полный low-code/full-code backend для чат-ботов и ассистентов) построить новый продукт: визуальный конструктор чат-ботов. То есть вы создадите р...