Microsoft. Google. AWS.

Все пытаются решить одну и ту же задачу для AI-агентов:

Как построить графовые базы знаний, достаточно быстрые для LLM-приложений в реальном времени?

FalkorDB это open-source графовая база данных, которая решает эту задачу, переосмыслив принцип работы графов. Она использует разреженные матрицы и линейную алгебру вместо классической обходной модели.

Разберем, почему она такая быстрая.

Обычные графовые базы данных хранят связи как связанные узлы и обходят граф по одному шагу.

Но тут возникает проблема.

Когда ты выполняешь запрос на поиск связей, база данных проходит через узлы и ребра примерно как по карте. В огромных графах знаний, используемых AI-агентами, это создает серьезное узкое место по производительности.

А что если представить весь граф как математическую структуру?

Здесь появляются разреженные матрицы.

Разреженная матрица хранит только существующие связи. Никаких лишних данных, никаких пустых ячеек. Только реальные отношения между объектами.

И вот ключевой момент:

Когда граф представлен как разреженная матрица, запросы можно выполнять через линейную алгебру вместо обхода. Запрос превращается в математическую операцию, а не в пошаговый проход узлов.

Математика быстрее обхода. Намного быстрее.

Плюс разреженные матрицы делают хранение невероятно эффективным. Ты хранишь только то, что существует, поэтому огромные графы знаний можно держать в памяти, не сжигая ресурсы.

Почему бы тогда просто не использовать Vector Search?

Vector Search действительно быстрый, но он работает только с наивным сходством. Он находит похожие объекты, но теряет структуру.

Графы фиксируют сложные связи между сущностями. Это дает AI-агенту контекст, который точнее и релевантнее, а не просто похож по смыслу.

Что дает FalkorDB:

↳ Очень быстрая многопользовательская графовая база
↳ Эффективное хранение через sparse matrix
↳ Совместимость с OpenCypher (тот же синтаксис, что у Neo4j)
↳ Спроектирована специально под LLM-приложения и память агентов
↳ Работает поверх Redis, упрощая деплой

Старт занимает одну Docker-команду. Я протестировал Python-клиент и разница в производительности чувствуется сразу.

Если ты делаешь AI-агентов, которым нужен доступ к связанным данным в реальном времени, стоит обратить внимание.

И что особенно приятно она полностью open-source.

Разрабатывать приложения под Windows и добавлять туда AI-функции вроде распознавания изображений, генерации текста и прочего бывает долго и муторно, если настраивать модели и писать всё с нуля.

Поэтому Microsoft выложила в открытый доступ инструмент AI Dev Gallery. Он сделан специально для Windows-разработчиков и помогает быстро подключать модели и интегрировать разные AI-возможности.

Там есть больше 25 интерактивных примеров, которые покрывают работу с изображениями, текстом, голосом и другими задачами. Модели можно сразу просматривать и скачивать с Hugging Face и GitHub.

Каждый пример включает полный исходник на C#, и его можно экспортировать в самостоятельный проект Visual Studio одним кликом, чтобы дальше спокойно дорабатывать.

Установить можно через Microsoft Store или клонировать репозиторий и собрать проект в Visual Studio 2022 или новеe

Этот open-source интерфейс для чатов переносит фичи ChatGPT и Claude.ai в любой LLM.

Можно использовать любую модель вместе с RAG, веб-поиском, MCP, deep research, code interpreter, кастомными командами и многим другим в одном месте.

Поддерживается self-hosting и развёртывание в изолированных средах.

Полностью открытый исходный код.

Ещё Anthropic завезли продвинутый tool-use для Claude. Теперь Claude может:

Находить нужные инструменты по запросу
Запускать их через Python-код
Учиться на примерах использования

Это довольно серьёзный шаг для построения масштабируемых AI-агентов.

https://anthropic.com/engineering/advanced-tool-use

Gemini (слева) vs ChatGPT vs Claude (справа)

Промпт:

Создай интерактивную симуляцию на HTML, CSS и JavaScript спутниковой системы, которая передает сигналы на наземные приёмники.

Симуляция должна показывать спутник, вращающийся вокруг Земли и периодически отправляющий сигналы, которые принимаются несколькими наземными станциями.

Учти реалистичные факторы: задержка сигнала в зависимости от расстояния, периодические потери сигнала из-за помех или препятствий и визуализацию траектории сигнала в виде линий или волн.

Позиция спутника должна обновляться с использованием упрощённой орбитальной механики, а наземные приёмники должны отображать уровень принятого сигнала и таймстемпы.

Perplexity Comet реально крутая штука, если попасть в нужный сценарий. Я использую её для разных задач, и одна из них — попросить Comet прогнать тесты API через Postman после разработки.

Дашь ей достаточно контекста про payload и остальную инфу, дальше она всё делает сама.

Что она сделала:

- сгенерировала несколько payload-вариантов под разные тесты
- после полного прогона выдала финальный отчет

Очень круто. Арвинд, респект.

https://www.perplexity.ai/comet