Результаты поиска

Базовая структура Каждое условие внутри массива where имеет следующую структуру: Простое условие: ['поле', 'значение'] — проверяет, равно ли поле заданному значению; Условие с оператором: ['поле', 'оператор', 'значение'] — проверяет поле с использов...

Базовая структура: Параметр orderBy используется для сортировки результатов поиска лидов по заданным полям. Он представляет собой массив условий, где каждое условие задаёт поле для сортировки и порядок сортировки (по возрастанию или по убыванию). Каждое усло...

Описание LLMTracer - это модуль для трассировки запросов к языковым моделям (LLM) и внешним сервисам. Он позволяет записывать данные о запросах, ответах, ошибках и использовании токенов в таблицу llm_tracer. Установка Импортируйте модуль в ваш код: const L...

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...

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...

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...

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...

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...

  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...

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...

  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...

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...

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...