~/romanzdk / ai

AI a automatizace

V AI se zaměřuji na propojení modelů s užitečnými nástroji a workflow, ne na trénování velkých modelů. V osobních projektech a experimentech zkoumám coding agenty, dlouhodobou paměť, integrace a automatizaci.

Můj podíl je v integraci: propojuji nástroje, navrhuji workflow, spravuji kontext a ověřuji výsledky. Samotné modely a frameworky jsou existující nástroje, ne můj vynález.

Příklad: propojený osobní asistent

SELECT * FROM personal_projects WHERE topic = 'assistant'

V jednom osobním projektu jsem zkoumal, jak může asistent spojit konverzaci, dlouhodobý kontext, externí nástroje a opakované úkoly. Například připravoval koncepty e-mailů, souhrny s odkazy na zdroje, připomínal rozhodnutí z projektů a odpovídal na hlasové dotazy.

Byl postavený z existujících open-source částí, například Hermes Agent pro asistenta a Hindsight pro paměť, s Home Assistantem pro hlasovou část.

Obecný návrh, zjednodušeně. Poslední krok je princip, se kterým počítám, ne jedna technická brána.

Oblasti zkušeností

SELECT area, summary FROM ai_experience

Vývoj softwaru s AI agenty

Rozdělení práce na implementaci, testy a review, přičemž review dělá agent, který kód nepsal. Předávání kontextu mezi agenty přes písemné zadání a sdílená pravidla. Silnější model plánuje, jednodušší úkoly jdou levnějším modelům.

Paměť a personalizace

Vytahování faktů, vybavování kontextu a konsolidace paměti tak, aby u každého faktu zůstal jeho původ a dalo se odlišit ověřené informace od odhadů a zastaralých údajů.

Integrace nástrojů

Propojení modelů s API, MCP servery, webem a skutečným prohlížečem a s produktivními i domácími systémy.

Rešerše a produktivita

Souhrny s odkazy na zdroje, porovnávání produktů, sledování informací, koncepty odpovědí a navazující úkoly.

Hlas a chytrá domácnost

Experimenty s hlasovým rozhraním. Jednoduché lokální příkazy zůstávají deterministické, AI dostává jen složitější dotazy.

Evaluace a spolehlivost

Porovnávání modelů a agentů na konkrétních úlohách podle kvality, rychlosti, nákladů a spolehlivosti. Mezi experimenty patřili i agenti, kteří shrnou alert a pravděpodobnou příčinu, o dalším postupu rozhodne člověk. K tomu ověřování výsledků, monitoring a jistota, že jde věci obnovit.

Principy a poučení

SELECT lesson FROM experience

Dávám přednost omezeným oprávněním, lidské kontrole citlivých akcí a ověření proti skutečným systémům. Pro jednoduché nebo kritické operace je často lepší deterministická automatizace.