← Материалы разборы Yersham
разбор · материалы

Hermes Agent and LLM Wiki Karpati: Persistent Knowledge Systems

tl;dr

В видео обсуждается превращение базовой языковой модели в автономного агента, способного работать без амнезии. Ключевые моменты включают использование Markdown для промптинга, хранение навыков агента в формате skill.md и семантический роутинг навыков с использованием прогрессивного раскрытия. Также рассматривается безопасность и интеграция с реальными инструментами через MCP.

применить · к buyanov.io и к себе

Что забрать из ролика в дело

01
Используйте Markdown для структурированных запросов, чтобы улучшить точность работы с LLM.
02
Храните навыки агента в формате skill.md с YAML frontmatter для оптимизации и семантического маршрутизации.
03
Семантический роутинг навыков позволяет агенту выбирать соответствующие навыки без хардкода.
04
Определите негативные границы для навыков, чтобы избежать ложноположительных срабатываний.
00:01

Введение

Рассматривается проблема амнезии у языковых моделей и сравнение с опытом работы с гением-разработчиком.

01:07

Проблема контекста

Проблема модели с ограниченным контекстом и попытки решения через увеличение контекстного окна.

02:09

Промптинг с Markdown

Обсуждение преимуществ использования Markdown для структурированных запросов и его влияние на точность.

06:24

Формат skill.md

Описание концепции хранения навыков агента в файле skill.md с YAML frontmatter и пошаговым алгоритмом.

07:26

Семантический роутинг

Рассмотрен механизм прогрессивного раскрытия для эффективного использования контекстного окна и семантический роутинг навыков.

что осталось

Оператору входа в AI buyanov.io могут быть полезны методы промптинга с использованием Markdown, хранение навыков в формате skill.md для оркестрации и автоматизации, а также стратегии семантической маршрутизации и безопасного взаимодействия с инструментами через MCP.

упомянули в ролике
промптингоркестрациябезопасностьmcp
дальше в дело
Собрать это в маршрут
все маршруты →