«Мой первый AI-агент на базе Neuron — PHP-агентного фреймворка»

Пока одни спорят, «жив ли PHP», в экосистеме происходит нечто любопытное — появился Neuron, первый enterprise-ready фреймворк для создания AI-агентов на PHP.

Автор статьи — опытный разработчик, который, как и многие, привык к Laravel, Yii и вечному вебу. И вдруг — нейросети, агенты, LLM. Казалось бы, вся движуха где-то между Python и JavaScript. А тут — Neuron, который обещает встроить «разумных» агентов прямо в привычный PHP-проект, без костылей и микросервисов на стороне.

🧠 Что делает Neuron

Neuron — это фреймворк для оркестрации AI-агентов.
Он позволяет:

🔸 подключать языковые модели (OpenAI, Claude и др.);

🔸 определять, какие функции (инструменты) агент может вызывать — от запросов в базу до API-вызовов;

🔸 собирать workflow из нескольких агентов, где каждый решает часть задачи;

🔸 использовать stream-режим для вывода прогресса в реальном времени;

🔸 внедрять человека в цикл («human-in-the-loop»), чтобы агент мог спрашивать совета.

И всё это — на чистом PHP, через Composer и знакомый стек.

⚙️ Примеры применения

🤖 Агент для аналитики — подключается к БД, генерирует отчёты.

👕 Агент-консультант по одежде — берёт данные о погоде и выдает рекомендации.

💬 Агент поддержки — читает обращения клиентов и подсказывает ответы.

📝 SEO-агент — сам скачивает статью, анализирует её и даёт советы по улучшению.

Каждый пример показывает идею: ИИ должен не просто отвечать, а действовать осознанно — как разработчик, у которого есть инструменты и план.

🚀 Почему это важно

До сих пор PHP-мир оставался «в стороне» от AI-революции.
Neuron может это изменить — дать возможность:

🔹 подключать LLM без внешних сервисов на Python;

🔹 строить цепочки агентов, которые работают внутри одного приложения;

🔹 наблюдать и отлаживать их поведение через Inspector.dev.

🔗 Хабр

Библиотека пхпшника

✏️ LeetCode-интервью: почему опытные разработчики их проваливают

Инженер с 10+ годами опыта провалил интервью, потому что не смог за 45 минут решить задачу на динамическое программирование, которую не видел с универа.

Есть аргументы за решение задач не собеседовании и против.

Никто не будет решать задачки с литкода на работе, но и код с O(n²) вместо O(n log n) сто процентов положит прод под нагрузкой.

Админ один раз перенервничал и забыл как найти середину отрезка на плоскости. Это полностью заруинило ему алгоритмическую секцию.

💬 Как вы думаете — задачи на собесе это ту мач или имеют место быть? Ждём ваше мнение в комментариях 👇

🐸 Библиотека пхпшника

📚 Learning SQL: Master SQL Fundamentals, 3rd Edition (2020)

Эта книга — идеальный способ перестать бояться сложных конструкций SQL и наконец понять, что делает твой запрос. Каждая глава — мини-квест с теорией, примерами и упражнениями, которые реально работают.

💡 Что внутри:

✅ Основы SQL и продвинутые фичи — от JOIN до аналитических функций
✅ Создание таблиц, индексов и ограничений
✅ Работа с подзапросами, условной логикой и большими базами данных
✅ Отчёты, аналитика и Big Data (теперь не только для дата-инженеров)
✅ Встроенные функции для конвертации и манипуляций (легальный способ издеваться над данными)
✅ Условная логика в SQL (if-else, но с извращениями)

🔗 Скачать
🤞 Поддержать канал бустом

🐸 Книги для программистов

🧩 Расширенные паттерны для Symfony HttpClient: потоковая передача, ретраи и отказоустойчивость

Если вы хоть раз писали $client->request('GET', ...) и $response->toArray(), значит, уже пользовались symfony/http-client.
Для простых случаев этого хватает.

Но реальность другая:
– 100 API-эндпоинтов нужно получить за секунды, а не минуты
– JSON на 500 МБ не должен взорвать память
– API периодически “флапает”, а приложение должно выжить
– токен OAuth2 живёт 60 минут — и должен обновляться сам

💡 И тут выясняется, что HttpClient — не просто обёртка над curl, а мощный инструмент для сложных систем.

⚡️ 1. Конкурентные запросы через stream()

Обычный foreach делает запросы последовательно:
10 запросов × 300 мс = 3 сек.

С stream() всё иначе — запросы идут параллельно, и общее время ≈ самому медленному из них.

foreach ($productIds as $id) {
    $responses[$id] = $client->request('GET', "products/$id");
}
foreach ($client->stream($responses) as $r => $chunk) {
    if ($chunk->isLast()) $prices[] = $r->toArray()['price'];
}

👉 10 запросов за ~300 мс вместо 3 секунд.

🧠 2. Потоковый парсинг JSON (новинка Symfony 7.3)

symfony/json-streamer позволяет читать огромные JSON-файлы без загрузки их целиком в память.

composer require symfony/json-streamer

foreach ($streamReader->read($response, Type::list(Type::object(ProductDto::class))) as $product) {
    // обработка 2 млн объектов без OutOfMemory
}

🧱 3. Надёжность: Retry + Circuit Breaker

RetryableHttpClient сам повторит запросы при 503/504.
А если API “упало” — кастомный CircuitBreakerClient отключает обращения на 60 секунд, чтобы не “молотить мёртвый сервис”.

🔐 4. Автоматический OAuth2

AccessTokenHttpClient берёт токен из кэша и обновляет его по необходимости.
Больше никаких ручных проверок if ($token->isExpired()).

🧪 5. Тестирование без сети

MockHttpClient с генератором позволяет точно проверить последовательность и данные запросов.
Тесты становятся детерминированными и быстрыми.

🔗 Ссылка на статью

🐸 Библиотека пхпшника