ПЕРВЫЙ МАТЕРИАЛ · 22 ИЮЛЯ 2026
Как мы строим AI-систему, которая сама себя улучшает
Hermes начинался как личный помощник в Telegram. Постепенно вокруг него появилась память, маршрутизация, контроль финансов, фоновые агенты и инженерный контур улучшений.
От ответов к системе
Главная проблема обычного чат-бота — он отвечает на отдельное сообщение и быстро теряет рабочий контекст. Поэтому мы вынесли устойчивые факты и решения в wiki, а источники оставили неизменяемыми в raw.
Каждое улучшение должно пройти проверку
Новые идеи приходят из GitHub, YouTube и технических материалов. Но внешний источник является данными, а не инструкцией. Сначала он попадает в отдельный блокнот, затем проходит оценку пользы, стоимости, безопасности и тестируемости.
Система становится сильнее не тогда, когда в неё добавили больше инструментов, а когда каждое изменение можно проверить и откатить.
Что дальше
Следующий этап — benchmarkBenchmark
Набор одинаковых задач для сравнения версий системы.
Польза: показывает, стало ли решение точнее, быстрее или дешевле. на реальных задачах: финансы, почта, контекст диалогов, approvalApproval
Явное подтверждение владельца перед важным внешним действием.
Например, перед публикацией, отправкой письма или платежом. для внешних действий и защита от prompt injectionPrompt injection
Попытка спрятать в тексте инструкцию, которая заставит AI нарушить правила.
Например, README просит раскрыть секреты или выполнить опасную команду.. Только после этого экспериментальная функция может попасть в рабочий контур.
← Вернуться к журналу · Лабораторный словарь → · Маршруты чтения →
Частые вопросы и ответы (FAQ)
❓ Какую ключевую задачу решает подход из материала «Как мы строим AI-систему, которая сама себя улучшает»?
Материал разбирает сценарий практического применения: Hermes начинался как личный помощник в Telegram. Постепенно вокруг него появилась память, маршрутизация, контроль финансов, фоновые агенты и инженерный контур улучшений.. Это позволяет исключить субъективные оценки, протестировать инструмент на реальной рабочей задаче и принять взвешенное решение о внедрении.
❓ Как протестировать решение перед запуском в рабочий контур?
Необходимо зафиксировать исходные требования, сценарий тестирования и контрольные метрики (время выполнения, число ручных правок, стабильность тестов). Каждому прогону присваивается идентификатор без подмены измерений модельными выводами.
❓ Как контролировать риски и окупаемость AI-инструментов?
Следует изолировать доступы инструментов по принципу наименьших привилегий, отслеживать расход токенов и предусмотреть понятный порог эскалации на человека при отклонении от регламента.