Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
AI-агенты в маркетинге прошли путь от генерации текстов до полноценных автономных систем управления кампаниями. Но это только начало. 🔥
Разберем эволюцию на примерах SMM и маркетинга:
✔️ Базовые LLM
Простая генерация: вводим запрос → получаем пост для соцсетей. Без контекста и памяти о бренде.
✔️ Document-Aware LLM
Работа с брифами, ТЗ, brand book. AI понимает структуру маркетинговых документов и создает контент по гайдлайнам.
✔️ AI + RAG + Инструменты
Доступ к базе знаний в реальном времени: анализ трендов, изучение конкурентов, поиск актуальных инфоповодов для контента.
✔️ Мультимодальные AI-агенты
Работа с текстом, изображениями, видео, аудио. Создание комплексного контента: пост + креатив + Stories + Reels в едином процессе.
✔️ Продвинутые архитектуры
Агент помнит всю историю бренда, анализирует метрики прошлых кампаний, принимает решения о корректировке стратегии на основе данных.
✔️ Будущее AI-агентов
Полностью автономный маркетинг: агент самостоятельно планирует контент-календарь, создает креативы, запускает таргет, анализирует результаты, адаптирует стратегию и соблюдает этику бренда.
AI в маркетинге больше не просто "помощник копирайтера" — это экосистема интеллектуальных агентов, способных самостоятельно вести бренд в digital.
Главный вопрос: готовы ли маркетологи и бизнес передать управление брендом AI?
Как вы видите следующий этап эволюции AI в маркетинге?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
Разберем эволюцию на примерах SMM и маркетинга:
✔️ Базовые LLM
Простая генерация: вводим запрос → получаем пост для соцсетей. Без контекста и памяти о бренде.
✔️ Document-Aware LLM
Работа с брифами, ТЗ, brand book. AI понимает структуру маркетинговых документов и создает контент по гайдлайнам.
✔️ AI + RAG + Инструменты
Доступ к базе знаний в реальном времени: анализ трендов, изучение конкурентов, поиск актуальных инфоповодов для контента.
✔️ Мультимодальные AI-агенты
Работа с текстом, изображениями, видео, аудио. Создание комплексного контента: пост + креатив + Stories + Reels в едином процессе.
✔️ Продвинутые архитектуры
Агент помнит всю историю бренда, анализирует метрики прошлых кампаний, принимает решения о корректировке стратегии на основе данных.
✔️ Будущее AI-агентов
Полностью автономный маркетинг: агент самостоятельно планирует контент-календарь, создает креативы, запускает таргет, анализирует результаты, адаптирует стратегию и соблюдает этику бренда.
AI в маркетинге больше не просто "помощник копирайтера" — это экосистема интеллектуальных агентов, способных самостоятельно вести бренд в digital.
Главный вопрос: готовы ли маркетологи и бизнес передать управление брендом AI?
Как вы видите следующий этап эволюции AI в маркетинге?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1❤🔥1👍1🔥1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
10 типов тестирования API для маркетинговых платформ 🚀
Как нужно тестировать AI-агентов и маркетинговые автоматизации:
1. Smoke Testing
Быстрая проверка: работает ли постинг в соцсети, приходят ли метрики, отправляются ли уведомления.
2. Functional Testing
Тестируем функционал: создание постов, таргетинг аудитории, планирование публикаций, A/B тестирование креативов.
3. Integration Testing
Проверяем интеграции: Instagram + Facebook + LinkedIn + CRM + аналитика + планировщик работают вместе корректно.
4. Regression Testing
После обновления проверяем: не сломался ли автопостинг, работает ли парсинг метрик, сохранились ли настройки таргетинга.
5. Load Testing
Тестируем обработку: 10,000 постов в день, анализ аудитории 1M пользователей, массовая загрузка креативов.
6. Stress Testing
Пиковые нагрузки: одновременный запуск 50 кампаний, массовый парсинг конкурентов, обработка viral-контента.
7. Security Testing
Защита данных: токены доступа к соцсетям, данные клиентов, финансовая информация по рекламным кабинетам.
8. UI Testing
Проверка интерфейса: корректное отображение превью постов, загрузка креативов, работа календаря публикаций.
9. Fuzz Testing
Отправляем некорректные данные: эмодзи в названиях кампаний, слишком длинные тексты, битые изображения, спецсимволы.
10. Reliability Testing
Стабильность системы: автопостинг работает 24/7 без сбоев, метрики собираются постоянно, уведомления приходят вовремя.
Качественное тестирование API = стабильная работа маркетинговых инструментов без неожиданных сюрпризов для клиентов.
Какие типы тестирования используете в своих проектах?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
Как нужно тестировать AI-агентов и маркетинговые автоматизации:
1. Smoke Testing
Быстрая проверка: работает ли постинг в соцсети, приходят ли метрики, отправляются ли уведомления.
2. Functional Testing
Тестируем функционал: создание постов, таргетинг аудитории, планирование публикаций, A/B тестирование креативов.
3. Integration Testing
Проверяем интеграции: Instagram + Facebook + LinkedIn + CRM + аналитика + планировщик работают вместе корректно.
4. Regression Testing
После обновления проверяем: не сломался ли автопостинг, работает ли парсинг метрик, сохранились ли настройки таргетинга.
5. Load Testing
Тестируем обработку: 10,000 постов в день, анализ аудитории 1M пользователей, массовая загрузка креативов.
6. Stress Testing
Пиковые нагрузки: одновременный запуск 50 кампаний, массовый парсинг конкурентов, обработка viral-контента.
7. Security Testing
Защита данных: токены доступа к соцсетям, данные клиентов, финансовая информация по рекламным кабинетам.
8. UI Testing
Проверка интерфейса: корректное отображение превью постов, загрузка креативов, работа календаря публикаций.
9. Fuzz Testing
Отправляем некорректные данные: эмодзи в названиях кампаний, слишком длинные тексты, битые изображения, спецсимволы.
10. Reliability Testing
Стабильность системы: автопостинг работает 24/7 без сбоев, метрики собираются постоянно, уведомления приходят вовремя.
Качественное тестирование API = стабильная работа маркетинговых инструментов без неожиданных сюрпризов для клиентов.
Какие типы тестирования используете в своих проектах?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1❤1👍1🔥1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
Postman запустил AI Agent Builder — создавайте production-ready AI-агентов на базе проверенных API! 🚀
Postman, платформа для API-разработки с 30M+ пользователей, выпустила революционный инструмент для создания AI-агентов без написания boilerplate кода.
Что это такое?
AI Agent Builder — это комплексная платформа для разработки, тестирования и деплоя AI-агентов, работающих с API от 18,000+ компаний из Postman API Network.
Ключевые возможности:
1. Workflow Automation — визуальный конструктор для multi-step процессов с serverless деплоем
2. MCP Server Generation — превращение любого API в agent-ready сервер без boilerplate
3. AI and MCP Protocol — тестирование запросов/ответов с метриками производительности
4. API Network — централизованный доступ к проверенным API, LLM и MCP серверам
Готовый шаблон для маркетинга и SMM:
Postman предлагает template "Marketing" с интеграциями:
- Google News — мониторинг новостей индустрии
- Mediastack — отслеживание медиа-упоминаний
- YouTube — анализ видео-контента
Что можно автоматизировать в маркетинге:
1. Мониторинг социальных каналов
Агент отслеживает упоминания бренда через API соцсетей, анализирует тональность и отправляет алерты команде.
2. Анализ трендов индустрии
Агент парсит Google News и отраслевые источники, выявляет emerging trends и формирует content ideas.
3. Конкурентная разведка
Автоматический сбор данных о контенте конкурентов, анализ вовлеченности и формирование insights.
4. Контент-аналитика YouTube
Мониторинг видео по ключевым словам, анализ комментариев и выявление viral-паттернов.
5. Автоматизация отчетности
Агент собирает метрики со всех платформ и генерирует еженедельные performance reports.
Главное преимущество:
Работа с проверенными, документированными API из Postman Network, что гарантирует надежность агентов в production.
Смотри по ссылке
https://www.postman.com/product/ai-agent-builder/
Готовы автоматизировать свой маркетинг с AI-агентами?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
Postman, платформа для API-разработки с 30M+ пользователей, выпустила революционный инструмент для создания AI-агентов без написания boilerplate кода.
Что это такое?
AI Agent Builder — это комплексная платформа для разработки, тестирования и деплоя AI-агентов, работающих с API от 18,000+ компаний из Postman API Network.
Ключевые возможности:
1. Workflow Automation — визуальный конструктор для multi-step процессов с serverless деплоем
2. MCP Server Generation — превращение любого API в agent-ready сервер без boilerplate
3. AI and MCP Protocol — тестирование запросов/ответов с метриками производительности
4. API Network — централизованный доступ к проверенным API, LLM и MCP серверам
Готовый шаблон для маркетинга и SMM:
Postman предлагает template "Marketing" с интеграциями:
- Google News — мониторинг новостей индустрии
- Mediastack — отслеживание медиа-упоминаний
- YouTube — анализ видео-контента
Что можно автоматизировать в маркетинге:
1. Мониторинг социальных каналов
Агент отслеживает упоминания бренда через API соцсетей, анализирует тональность и отправляет алерты команде.
2. Анализ трендов индустрии
Агент парсит Google News и отраслевые источники, выявляет emerging trends и формирует content ideas.
3. Конкурентная разведка
Автоматический сбор данных о контенте конкурентов, анализ вовлеченности и формирование insights.
4. Контент-аналитика YouTube
Мониторинг видео по ключевым словам, анализ комментариев и выявление viral-паттернов.
5. Автоматизация отчетности
Агент собирает метрики со всех платформ и генерирует еженедельные performance reports.
Главное преимущество:
Работа с проверенными, документированными API из Postman Network, что гарантирует надежность агентов в production.
Смотри по ссылке
https://www.postman.com/product/ai-agent-builder/
Готовы автоматизировать свой маркетинг с AI-агентами?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1❤🔥1👍1🔥1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
LangGraph vs AutoGen vs CrewAI — какой фреймворк выбрать для маркетинговых AI-агентов? 🚀
Agentic AI взрывается новыми фреймворками. LangChain, Haystack, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, crewAI... список растет.
Вместо того чтобы теряться в шуме, давайте разберем топ-3 фреймворка для AI-агентов с примерами для маркетинга:
🔥 LangGraph — Complex Workflows
Возможности:
- Multi-step оркестрация и state management
- Event-driven выполнение
- Graph-based дизайн агентов
- Debugging и persistence layers
Пример для SMM:
Сложная цепочка: парсинг трендов → анализ конкурентов → генерация контента → проверка brand voice → планирование публикаций → A/B тестирование → адаптация стратегии на основе метрик.
Лучше всего для: mission-critical workflows, где важен контроль и надежность.
🔥 AutoGen — Enterprise Teams
Возможности:
- Multi-agent коллаборация на scale
- Role-based дизайн агентов
- Enterprise-grade интеграция и мониторинг
- Advanced error handling и recovery
Пример для SMM - Команда агентов для крупного бренда:
- Content Agent создает посты для 10+ каналов
- Compliance Agent проверяет соответствие brand guidelines
- Analytics Agent мониторит метрики
- Crisis Agent отслеживает негатив и алертит команду
- Supervisor Agent координирует всех
Лучше всего для: энтерпрайз, где важны scale, governance и compliance.
🔥 CrewAI — Rapid Prototyping
Возможности:
- Быстрый деплой агентов
- Template-driven workflows
- Lightweight и flexible setup
- Сильное developer community
Пример для SMM:
Стартап запускает Instagram-агента за день:
- Шаблон "Social Media Manager"
- Быстрая интеграция с Instagram API
- Простой workflow: мониторинг комментариев → авто-ответы → генерация Stories
- Итерации и улучшения каждую неделю
Лучше всего для: стартапов и небольших команд, запускающих быстрые эксперименты.
❗️ Где они пересекаются:
- Workflow management
- RAG и tool support
- Human-in-the-loop
- Easy-to-use дизайн
Главный вывод:
- Используйте LangGraph, когда сложность высокая
- Используйте AutoGen, когда нужна enterprise-готовность
- Используйте CrewAI, когда важны скорость и итерации
Agentic AI — это не про одного "победителя". Это про понимание, какой фреймворк подходит вашей стадии, масштабу и стратегии.
Какой фреймворк вы используете для маркетинговых агентов?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
Agentic AI взрывается новыми фреймворками. LangChain, Haystack, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, crewAI... список растет.
Вместо того чтобы теряться в шуме, давайте разберем топ-3 фреймворка для AI-агентов с примерами для маркетинга:
🔥 LangGraph — Complex Workflows
Возможности:
- Multi-step оркестрация и state management
- Event-driven выполнение
- Graph-based дизайн агентов
- Debugging и persistence layers
Пример для SMM:
Сложная цепочка: парсинг трендов → анализ конкурентов → генерация контента → проверка brand voice → планирование публикаций → A/B тестирование → адаптация стратегии на основе метрик.
Лучше всего для: mission-critical workflows, где важен контроль и надежность.
🔥 AutoGen — Enterprise Teams
Возможности:
- Multi-agent коллаборация на scale
- Role-based дизайн агентов
- Enterprise-grade интеграция и мониторинг
- Advanced error handling и recovery
Пример для SMM - Команда агентов для крупного бренда:
- Content Agent создает посты для 10+ каналов
- Compliance Agent проверяет соответствие brand guidelines
- Analytics Agent мониторит метрики
- Crisis Agent отслеживает негатив и алертит команду
- Supervisor Agent координирует всех
Лучше всего для: энтерпрайз, где важны scale, governance и compliance.
🔥 CrewAI — Rapid Prototyping
Возможности:
- Быстрый деплой агентов
- Template-driven workflows
- Lightweight и flexible setup
- Сильное developer community
Пример для SMM:
Стартап запускает Instagram-агента за день:
- Шаблон "Social Media Manager"
- Быстрая интеграция с Instagram API
- Простой workflow: мониторинг комментариев → авто-ответы → генерация Stories
- Итерации и улучшения каждую неделю
Лучше всего для: стартапов и небольших команд, запускающих быстрые эксперименты.
❗️ Где они пересекаются:
- Workflow management
- RAG и tool support
- Human-in-the-loop
- Easy-to-use дизайн
Главный вывод:
- Используйте LangGraph, когда сложность высокая
- Используйте AutoGen, когда нужна enterprise-готовность
- Используйте CrewAI, когда важны скорость и итерации
Agentic AI — это не про одного "победителя". Это про понимание, какой фреймворк подходит вашей стадии, масштабу и стратегии.
Какой фреймворк вы используете для маркетинговых агентов?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1❤🔥1👍1🔥1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
5 паттернов дизайна Agentic AI с примерами для маркетинга 🎯
Agentic поведение позволяет LLM улучшать свои результаты через самооценку, планирование и коллаборацию!
Разбираем 5 самых популярных паттернов с примерами для SMM:
1) Reflection Pattern
AI проверяет свою работу, находит ошибки и итерирует до финального результата.
Пример для SMM:
Агент генерирует пост для Instagram → проверяет соответствие tone of voice бренда → находит несоответствия → переписывает → проверяет снова → выдает финальную версию.
2) Tool Use Pattern
LLM собирает информацию через инструменты:
- Запросы к векторной базе данных
- Выполнение Python скриптов
- Вызов API
Пример для SMM:
Агент получает запрос на создание поста о трендах → запрашивает Google Trends API → парсит данные конкурентов из базы → проверяет brand guidelines в векторной БД → генерирует контент.
3) ReAct Pattern (Reasoning and Action)
Комбинация двух предыдущих паттернов:
- Агент рефлексирует над результатами
- Взаимодействует с миром через инструменты
Пример для SMM:
Агент создает рекламную кампанию → использует Analytics API для проверки целевой аудитории → анализирует результаты → корректирует таргетинг → запускает A/B тест через Ads API → рефлексирует над метриками → оптимизирует.
4) Planning Pattern
Вместо решения задачи за один раз, AI создает roadmap:
- Разделяет на подзадачи
- Определяет цели
Пример для SMM:
Запрос: "Запустить продукт в соцсетях"
План агента:
- Исследовать целевую аудиторию
- Создать контент-стратегию
- Разработать креативы для каждой платформы
- Настроить таргетинг
- Запустить кампанию
- Мониторить метрики
Каждая задача выполняется последовательно с проверкой результатов.
5) Multi-agent Pattern
Несколько агентов работают вместе:
- Каждый имеет свою роль и задачу
- Каждый может использовать инструменты
- Могут делегировать задачи друг другу
Пример для SMM:
Content Agent — создает тексты и креативы
Analytics Agent — мониторит метрики и дает insights
Community Agent — отвечает на комментарии
Trend Agent — отслеживает тренды и новости
Campaign Manager Agent — координирует всех и принимает стратегические решения
Все работают параллельно для достижения общей цели.
Какой паттерн наиболее полезен?
Для быстрых задач — Reflection
Для работы с данными — Tool Use
Для сложных задач — ReAct
Для больших проектов — Planning
Для enterprise масштаба — Multi-agent
Какой паттерн используете вы в своих маркетинговых агентах?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
Agentic поведение позволяет LLM улучшать свои результаты через самооценку, планирование и коллаборацию!
Разбираем 5 самых популярных паттернов с примерами для SMM:
1) Reflection Pattern
AI проверяет свою работу, находит ошибки и итерирует до финального результата.
Пример для SMM:
Агент генерирует пост для Instagram → проверяет соответствие tone of voice бренда → находит несоответствия → переписывает → проверяет снова → выдает финальную версию.
2) Tool Use Pattern
LLM собирает информацию через инструменты:
- Запросы к векторной базе данных
- Выполнение Python скриптов
- Вызов API
Пример для SMM:
Агент получает запрос на создание поста о трендах → запрашивает Google Trends API → парсит данные конкурентов из базы → проверяет brand guidelines в векторной БД → генерирует контент.
3) ReAct Pattern (Reasoning and Action)
Комбинация двух предыдущих паттернов:
- Агент рефлексирует над результатами
- Взаимодействует с миром через инструменты
Пример для SMM:
Агент создает рекламную кампанию → использует Analytics API для проверки целевой аудитории → анализирует результаты → корректирует таргетинг → запускает A/B тест через Ads API → рефлексирует над метриками → оптимизирует.
4) Planning Pattern
Вместо решения задачи за один раз, AI создает roadmap:
- Разделяет на подзадачи
- Определяет цели
Пример для SMM:
Запрос: "Запустить продукт в соцсетях"
План агента:
- Исследовать целевую аудиторию
- Создать контент-стратегию
- Разработать креативы для каждой платформы
- Настроить таргетинг
- Запустить кампанию
- Мониторить метрики
Каждая задача выполняется последовательно с проверкой результатов.
5) Multi-agent Pattern
Несколько агентов работают вместе:
- Каждый имеет свою роль и задачу
- Каждый может использовать инструменты
- Могут делегировать задачи друг другу
Пример для SMM:
Content Agent — создает тексты и креативы
Analytics Agent — мониторит метрики и дает insights
Community Agent — отвечает на комментарии
Trend Agent — отслеживает тренды и новости
Campaign Manager Agent — координирует всех и принимает стратегические решения
Все работают параллельно для достижения общей цели.
Какой паттерн наиболее полезен?
Для быстрых задач — Reflection
Для работы с данными — Tool Use
Для сложных задач — ReAct
Для больших проектов — Planning
Для enterprise масштаба — Multi-agent
Какой паттерн используете вы в своих маркетинговых агентах?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1❤1👍1🔥1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Эволюция ChatGPT с 2019 по 2025 — и как это изменило маркетинг 🚀
GPT в 2019 начинались как базовые текстовые модели, но теперь эволюционировали в системы, которые могут браузить веб в реальном времени, коллаборировать с другими агентами и даже строить workflows самостоятельно.
Вот краткая визуализация эволюции и что это значило для маркетинга:
1️⃣ GPT-2 (2019) — Эра простой автоматизации
Возможности:
- Только текст, повторяющийся, без multimodal input
- Галлюцинации, shallow understanding
Маркетинг в 2019:
- Простая генерация описаний товаров
- Базовые email-рассылки
- Копирайтеры все еще переписывали 90% текста
- AI = экспериментальная игрушка
2️⃣ GPT-3 (2020) — Прорыв в контенте
Возможности:
- 175B параметров → fluency, multi-language
- Few-shot learning
- Контекст 2k-4k токенов
Маркетинг в 2020-2022:
- Массовая генерация контента для блогов
- Персонализированные email-кампании
- AI-копирайтинг становится мейнстримом
- Появление первых AI-инструментов
- Копирайтеры переходят в роль редакторов
3️⃣ GPT-4 (2023) — Мультимодальность и стратегия
Возможности:
- Multimodal (текст + изображения)
- Deep research, stronger reasoning
- Custom GPTs ecosystem
- 8K-32K контекст
- Safer outputs
Маркетинг в 2023-2024:
- AI анализирует креативы и дает рекомендации
- Генерация визуального контента + текста вместе
- AI-стратег: анализ конкурентов, positioning
- Появление AI-аналитиков для данных
- Маркетологи фокусируются на стратегии, AI — на execution
4️⃣ GPT-5 (2025) — Автономный маркетинг
Возможности:
- Native tool orchestration
- 1M-token контекст
- Persistent long-term memory
- Multi-agent collaboration
- Real-time web browsing
- Self-improving workflows
Маркетинг в 2025:
- Полностью автономные кампании: AI планирует, создает, запускает, оптимизирует
- AI Team Lead: управляет командой AI-агентов (контент + аналитика + таргетинг)
- Гиперперсонализация: каждому пользователю уникальный контент на основе поведения
- Predictive маркетинг: AI предсказывает тренды до их появления
- Real-time оптимизация: кампании адаптируются каждую минуту
- Маркетологи = стратеги + этические надзиратели
💡 Ключевой инсайт:
Это не просто эволюция параметров или контекстных окон.
Это фундаментальный сдвиг роли: AI больше не просто отвечает — он принимает решения, предвидит и улучшает себя как человек.
❓ Что ждет маркетинг дальше?
- 2026-2027: AI-агенты полностью заменят junior-специалистов
- Автономные бренды: AI будет управлять всем digital presence
- Этический контроль: главная роль человека — следить за compliance
- AI vs AI конкуренция: бренды будут конкурировать AI-агентами
Вопрос уже не "использовать ли AI в маркетинге", а "насколько автономным вы готовы его сделать?"
Как вы видите следующий этап эволюции маркетинга с AI?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
GPT в 2019 начинались как базовые текстовые модели, но теперь эволюционировали в системы, которые могут браузить веб в реальном времени, коллаборировать с другими агентами и даже строить workflows самостоятельно.
Вот краткая визуализация эволюции и что это значило для маркетинга:
1️⃣ GPT-2 (2019) — Эра простой автоматизации
Возможности:
- Только текст, повторяющийся, без multimodal input
- Галлюцинации, shallow understanding
Маркетинг в 2019:
- Простая генерация описаний товаров
- Базовые email-рассылки
- Копирайтеры все еще переписывали 90% текста
- AI = экспериментальная игрушка
2️⃣ GPT-3 (2020) — Прорыв в контенте
Возможности:
- 175B параметров → fluency, multi-language
- Few-shot learning
- Контекст 2k-4k токенов
Маркетинг в 2020-2022:
- Массовая генерация контента для блогов
- Персонализированные email-кампании
- AI-копирайтинг становится мейнстримом
- Появление первых AI-инструментов
- Копирайтеры переходят в роль редакторов
3️⃣ GPT-4 (2023) — Мультимодальность и стратегия
Возможности:
- Multimodal (текст + изображения)
- Deep research, stronger reasoning
- Custom GPTs ecosystem
- 8K-32K контекст
- Safer outputs
Маркетинг в 2023-2024:
- AI анализирует креативы и дает рекомендации
- Генерация визуального контента + текста вместе
- AI-стратег: анализ конкурентов, positioning
- Появление AI-аналитиков для данных
- Маркетологи фокусируются на стратегии, AI — на execution
4️⃣ GPT-5 (2025) — Автономный маркетинг
Возможности:
- Native tool orchestration
- 1M-token контекст
- Persistent long-term memory
- Multi-agent collaboration
- Real-time web browsing
- Self-improving workflows
Маркетинг в 2025:
- Полностью автономные кампании: AI планирует, создает, запускает, оптимизирует
- AI Team Lead: управляет командой AI-агентов (контент + аналитика + таргетинг)
- Гиперперсонализация: каждому пользователю уникальный контент на основе поведения
- Predictive маркетинг: AI предсказывает тренды до их появления
- Real-time оптимизация: кампании адаптируются каждую минуту
- Маркетологи = стратеги + этические надзиратели
💡 Ключевой инсайт:
Это не просто эволюция параметров или контекстных окон.
Это фундаментальный сдвиг роли: AI больше не просто отвечает — он принимает решения, предвидит и улучшает себя как человек.
❓ Что ждет маркетинг дальше?
- 2026-2027: AI-агенты полностью заменят junior-специалистов
- Автономные бренды: AI будет управлять всем digital presence
- Этический контроль: главная роль человека — следить за compliance
- AI vs AI конкуренция: бренды будут конкурировать AI-агентами
Вопрос уже не "использовать ли AI в маркетинге", а "насколько автономным вы готовы его сделать?"
Как вы видите следующий этап эволюции маркетинга с AI?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1❤🔥2❤1👍1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
ChatGPT не лучший инструмент для поиска 😳. Есть более эффективные AI-поисковики для маркетологов (октябрь 2025) 🔥
Большинство использует ChatGPT для всего, но для поиска информации есть специализированные решения. Разбираем 7 AI-поисковиков с примерами для SMM:
1. Perplexity
https://www.perplexity.ai/
Быстрый, понятный, всегда дает источники. Лучший для research и актуальной информации.
Для маркетинга:
- Поиск трендов в нише клиента с источниками
- Анализ конкурентов с реальными данными
- Проверка фактов перед публикацией контента
- Быстрый research для подготовки кампаний
2. Grok
https://grok.com/
Создан xAI. Имеет доступ к данным Twitter (X). Отлично для трендов и real-time новостей.
Для маркетинга:
- Отслеживание viral-постов в реальном времени
- Анализ обсуждений бренда в Twitter
- Мониторинг трендовых тем для контента
- Поиск influencers и их активности
3. DeepSeek
https://chat.deepseek.com/
Силен в технических и академических поисках. Впечатляет в коде и математике.
Для маркетинга:
- Анализ сложных метрик и статистики
- Поиск технической информации для B2B контента
- Проверка данных для white papers
- Research для технических кейсов
4. Claude (Sonnet 4.5)
https://claude.ai/
Хорош для summaries и длинных ответов. Обрабатывает контекст лучше остальных.
Для маркетинга:
- Анализ длинных отчетов конкурентов
- Суммаризация market research
- Обработка больших объемов feedback
- Создание comprehensive briefs
5. Gemini
https://gemini.google.com/
Лучший для визуальных задач и данных Google. Редактирует изображения, понимает контекст.
Для маркетинга:
- Анализ визуальных трендов
- Поиск референсов для креативов
- Работа с изображениями для контента
- Интеграция с Google Analytics данными
6. Kimi
https://www.kimi.com/
Китайский AI с наименьшей предвзятостью. Хорош для чувствительных тем. Дает сбалансированные, нейтральные ответы.
Для маркетинга:
- Анализ controversial topics для бренда
- Подготовка контента для разных рынков
- Проверка культурной чувствительности
- Research для международных кампаний
7. ChatGPT
https://chatgpt.com/
Все еще силен в creative writing и brainstorming. Не лучший для live search. Не хватает real-time данных.
Для маркетинга:
- Генерация креативных идей
- Brainstorming кампаний
- Написание копирайта
- НЕ подходит для проверки фактов и актуальных трендов
❗️ Вывод для маркетологов:
Используйте Perplexity как основной инструмент для research и проверки информации. Это must-have для любого SMM-специалиста в 2025.
Комбинируйте инструменты:
- Perplexity — research и факты
- Grok — Twitter тренды
- Claude — анализ длинных документов
- ChatGPT — креатив и идеи
Перестаньте использовать ChatGPT для всего. Правильный инструмент для правильной задачи = эффективность.
А какие вы используете AI-инструменты для маркетинга?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
Большинство использует ChatGPT для всего, но для поиска информации есть специализированные решения. Разбираем 7 AI-поисковиков с примерами для SMM:
1. Perplexity
https://www.perplexity.ai/
Быстрый, понятный, всегда дает источники. Лучший для research и актуальной информации.
Для маркетинга:
- Поиск трендов в нише клиента с источниками
- Анализ конкурентов с реальными данными
- Проверка фактов перед публикацией контента
- Быстрый research для подготовки кампаний
2. Grok
https://grok.com/
Создан xAI. Имеет доступ к данным Twitter (X). Отлично для трендов и real-time новостей.
Для маркетинга:
- Отслеживание viral-постов в реальном времени
- Анализ обсуждений бренда в Twitter
- Мониторинг трендовых тем для контента
- Поиск influencers и их активности
3. DeepSeek
https://chat.deepseek.com/
Силен в технических и академических поисках. Впечатляет в коде и математике.
Для маркетинга:
- Анализ сложных метрик и статистики
- Поиск технической информации для B2B контента
- Проверка данных для white papers
- Research для технических кейсов
4. Claude (Sonnet 4.5)
https://claude.ai/
Хорош для summaries и длинных ответов. Обрабатывает контекст лучше остальных.
Для маркетинга:
- Анализ длинных отчетов конкурентов
- Суммаризация market research
- Обработка больших объемов feedback
- Создание comprehensive briefs
5. Gemini
https://gemini.google.com/
Лучший для визуальных задач и данных Google. Редактирует изображения, понимает контекст.
Для маркетинга:
- Анализ визуальных трендов
- Поиск референсов для креативов
- Работа с изображениями для контента
- Интеграция с Google Analytics данными
6. Kimi
https://www.kimi.com/
Китайский AI с наименьшей предвзятостью. Хорош для чувствительных тем. Дает сбалансированные, нейтральные ответы.
Для маркетинга:
- Анализ controversial topics для бренда
- Подготовка контента для разных рынков
- Проверка культурной чувствительности
- Research для международных кампаний
7. ChatGPT
https://chatgpt.com/
Все еще силен в creative writing и brainstorming. Не лучший для live search. Не хватает real-time данных.
Для маркетинга:
- Генерация креативных идей
- Brainstorming кампаний
- Написание копирайта
- НЕ подходит для проверки фактов и актуальных трендов
❗️ Вывод для маркетологов:
Используйте Perplexity как основной инструмент для research и проверки информации. Это must-have для любого SMM-специалиста в 2025.
Комбинируйте инструменты:
- Perplexity — research и факты
- Grok — Twitter тренды
- Claude — анализ длинных документов
- ChatGPT — креатив и идеи
Перестаньте использовать ChatGPT для всего. Правильный инструмент для правильной задачи = эффективность.
А какие вы используете AI-инструменты для маркетинга?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1👍3❤🔥1🔥1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI ChatGPT запустил AgentKit — комплексную платформу для создания, деплоя и оптимизации AI-агентов 🚀
До сегодняшнего дня создание агентов означало жонглирование фрагментированными инструментами — сложная оркестрация без версионности, custom коннекторы, ручные eval pipelines, prompt tuning и недели frontend работы перед запуском.
AgentKit решает все это одним инструментом.
Ключевые компоненты:
1️⃣ Agent Builder — визуальный конструктор workflows
Drag-and-drop интерфейс для создания multi-agent workflows с preview runs, inline eval и полным версионированием.
Пример для маркетинга:
Создайте SMM-агента за несколько часов:
- Start node → Jailbreak guardrail (защита от неуместного контента)
- Classification agent (определяет тип запроса: контент, аналитика, тренды)
- If/else (маршрутизация по типу задачи)
- Content agent (создает посты)
- Analytics agent (анализирует метрики)
- Community agent (отвечает на комментарии)
- Hallucination guardrail (проверка фактов)
- End node → публикация
2️⃣ Connector Registry — централизованное управление данными
Консолидация источников данных в единой admin панели: Dropbox, Google Drive, Sharepoint, Microsoft Teams + third-party MCPs.
Пример для маркетинга:
- Подключите все соцсети в одном месте
- Интегрируйте CRM (HubSpot, Salesforce)
- Добавьте аналитику (Google Analytics, Meta Business)
- Подключите планировщики (Buffer, Hootsuite)
- Централизованное управление для всей маркетинговой команды
3️⃣ ChatKit — встраиваемые чат-интерфейсы для агентов
Embedding chat-based агентов в ваш продукт с кастомизацией под бренд.
Пример для маркетинга:
- Canva сэкономили 2+ недели разработки, создав support agent для разработчиков менее чем за час.
- HubSpot использует ChatKit для customer support agent.
Для SMM-агентства:
- Встройте AI-консультанта на сайт для клиентов
- Чат-бот для подбора SMM-услуг
- AI-помощник для onboarding новых клиентов
- Support agent для ответов на вопросы о кампаниях
4️⃣ Расширенные возможности Evals
Новые функции для измерения и улучшения производительности агентов:
- Datasets — быстрое создание evals с автоматическими грейдерами
- Trace grading — end-to-end оценка agentic workflows
- Automated prompt optimization — генерация улучшенных промптов
- Third-party model support — оценка моделей других провайдеров
Для маркетинга:
- Тестируйте разные версии контент-агентов
- Оценивайте качество генерируемых постов
- Автоматически оптимизируйте промпты для лучшего tone of voice
- Сравнивайте производительность разных LLM для ваших задач
5️⃣ Guardrails — модульный safety layer
Open-source защита агентов от нежелательного поведения:
- Маскировка PII данных
- Детекция jailbreak попыток
- Применение safeguards
Для маркетинга:
- Защита от публикации неуместного контента
- Проверка соответствия brand guidelines
- Фильтрация sensitive информации клиентов
- Предотвращение controversial постов
6️⃣ Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Кастомизация reasoning моделей для o4-mini и GPT-5:
- Custom tool calls — обучение моделей вызывать правильные инструменты
- Custom graders — установка кастомных критериев оценки
Для маркетинга:
- Fine-tune модель под ваш tone of voice
- Обучите агента оптимальному использованию маркетинговых инструментов
- Кастомизируйте под специфику вашей ниши
Реальные кейсы:
🔥 Klarna — support agent обрабатывает 2/3 всех тикетов
🔥 Clay — 10x рост с sales agent
🔥 Canva — support agent за 1 час вместо 2+ недель
🔥 Ramp — 70% сокращение итераций
Для SMM-агентств AgentKit — это game changer:
- Создавайте сложные multi-agent системы за часы, а не месяцы
- Визуальное проектирование workflows без глубокого кодинга
- Встраивайте AI-чаты в свои продукты за минуты
- Измеряйте и оптимизируйте производительность систематически
- Защищайте агентов с помощью Guardrails
А что насчет N8N, Zapier и Make? Ваше мнение: это конец или они найдут свою нишу?
Ссылка на статью:
https://openai.com/index/introducing-agentkit/
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
До сегодняшнего дня создание агентов означало жонглирование фрагментированными инструментами — сложная оркестрация без версионности, custom коннекторы, ручные eval pipelines, prompt tuning и недели frontend работы перед запуском.
AgentKit решает все это одним инструментом.
Ключевые компоненты:
1️⃣ Agent Builder — визуальный конструктор workflows
Drag-and-drop интерфейс для создания multi-agent workflows с preview runs, inline eval и полным версионированием.
Пример для маркетинга:
Создайте SMM-агента за несколько часов:
- Start node → Jailbreak guardrail (защита от неуместного контента)
- Classification agent (определяет тип запроса: контент, аналитика, тренды)
- If/else (маршрутизация по типу задачи)
- Content agent (создает посты)
- Analytics agent (анализирует метрики)
- Community agent (отвечает на комментарии)
- Hallucination guardrail (проверка фактов)
- End node → публикация
2️⃣ Connector Registry — централизованное управление данными
Консолидация источников данных в единой admin панели: Dropbox, Google Drive, Sharepoint, Microsoft Teams + third-party MCPs.
Пример для маркетинга:
- Подключите все соцсети в одном месте
- Интегрируйте CRM (HubSpot, Salesforce)
- Добавьте аналитику (Google Analytics, Meta Business)
- Подключите планировщики (Buffer, Hootsuite)
- Централизованное управление для всей маркетинговой команды
3️⃣ ChatKit — встраиваемые чат-интерфейсы для агентов
Embedding chat-based агентов в ваш продукт с кастомизацией под бренд.
Пример для маркетинга:
- Canva сэкономили 2+ недели разработки, создав support agent для разработчиков менее чем за час.
- HubSpot использует ChatKit для customer support agent.
Для SMM-агентства:
- Встройте AI-консультанта на сайт для клиентов
- Чат-бот для подбора SMM-услуг
- AI-помощник для onboarding новых клиентов
- Support agent для ответов на вопросы о кампаниях
4️⃣ Расширенные возможности Evals
Новые функции для измерения и улучшения производительности агентов:
- Datasets — быстрое создание evals с автоматическими грейдерами
- Trace grading — end-to-end оценка agentic workflows
- Automated prompt optimization — генерация улучшенных промптов
- Third-party model support — оценка моделей других провайдеров
Для маркетинга:
- Тестируйте разные версии контент-агентов
- Оценивайте качество генерируемых постов
- Автоматически оптимизируйте промпты для лучшего tone of voice
- Сравнивайте производительность разных LLM для ваших задач
5️⃣ Guardrails — модульный safety layer
Open-source защита агентов от нежелательного поведения:
- Маскировка PII данных
- Детекция jailbreak попыток
- Применение safeguards
Для маркетинга:
- Защита от публикации неуместного контента
- Проверка соответствия brand guidelines
- Фильтрация sensitive информации клиентов
- Предотвращение controversial постов
6️⃣ Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Кастомизация reasoning моделей для o4-mini и GPT-5:
- Custom tool calls — обучение моделей вызывать правильные инструменты
- Custom graders — установка кастомных критериев оценки
Для маркетинга:
- Fine-tune модель под ваш tone of voice
- Обучите агента оптимальному использованию маркетинговых инструментов
- Кастомизируйте под специфику вашей ниши
Реальные кейсы:
🔥 Klarna — support agent обрабатывает 2/3 всех тикетов
🔥 Clay — 10x рост с sales agent
🔥 Canva — support agent за 1 час вместо 2+ недель
🔥 Ramp — 70% сокращение итераций
Для SMM-агентств AgentKit — это game changer:
- Создавайте сложные multi-agent системы за часы, а не месяцы
- Визуальное проектирование workflows без глубокого кодинга
- Встраивайте AI-чаты в свои продукты за минуты
- Измеряйте и оптимизируйте производительность систематически
- Защищайте агентов с помощью Guardrails
А что насчет N8N, Zapier и Make? Ваше мнение: это конец или они найдут свою нишу?
Ссылка на статью:
https://openai.com/index/introducing-agentkit/
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1❤🔥1👍1🔥1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
5 типов AI-агентов: от простых правил до самообучающихся систем 🤖
AI-агенты не все думают и действуют одинаково. Они варьируются от простых rule-следователей до систем, которые учатся и адаптируются. Каждый тип — это шаг вперед в том, как машины воспринимают, принимают решения и действуют.
1️⃣ Simple Reflex Agents — простые рефлексивные агенты
Следуют condition-action правилам: IF условие THEN действие. Без памяти, без раздумий — только мгновенная реакция.
Пример для SMM:
- IF упоминание бренда в негативном контексте THEN отправить alert команде
- IF комментарий содержит вопрос THEN автоответ с FAQ
- IF время 10:00 THEN опубликовать запланированный пост
Быстро, просто, но примитивно. Не понимает контекст.
2️⃣ Model-based Reflex Agents — агенты с моделью среды
Поддерживают внутреннее представление окружения. Не просто реагируют на немедленные inputs — у них есть модель, которая помогает понять, что происходит за пределами того, что они видят сейчас.
Пример для SMM:
- Агент помнит историю взаимодействий с пользователем
- IF пользователь уже задавал похожий вопрос THEN дать более детальный ответ
- Понимает, что бренд запускает новую кампанию и адаптирует ответы
- Учитывает текущий tone of voice бренда из базы знаний
Уже умнее — есть контекст и память.
3️⃣ Goal-based Agents — целеориентированные агенты
Фокус смещается на цели. Решения принимаются на основе того, приближает ли действие агента к его целям.
Пример для SMM:
- Цель: увеличить engagement на 20%
- Агент анализирует: какой контент приближает к цели?
- Планирует actions: больше Stories, опросов, UGC
- Проверяет: достигнута ли цель? Если нет — меняет стратегию
- Использует Planner/Search для поиска оптимального пути
Думает стратегически, а не реактивно.
4️⃣ Utility-based Agents — агенты на основе полезности
Идут дальше, взвешивая разные исходы. Выбирают действие, которое дает лучший общий результат, балансируя trade-offs.
Пример для SMM:
- Utility function: максимизировать ROI кампании
Агент оценивает:
- Опция A: Viral-контент (высокий reach, низкая конверсия) = utility 6/10
- Опция B: Образовательный контент (средний reach, высокая конверсия) = utility 8/10
- Опция C: Промо (низкий reach, средняя конверсия, прямые продажи) = utility 7/10
Выбирает Опцию B как оптимальную
Умеет взвешивать и оптимизировать.
5️⃣ Learning Agents — самообучающиеся агенты
Самые продвинутые. Непрерывно улучшаются, используя feedback для адаптации и лучшей производительности со временем.
Пример для SMM:
- Агент публикует контент и получает feedback (метрики)
- Critic анализирует: что сработало, что нет
- Learning element обновляет знания: "Посты с эмодзи в 18:00 получают на 30% больше engagement"
- Problem generator предлагает эксперименты: "Попробовать carousel посты в 20:00"
- Performance element применяет новые знания в будущих постах
С каждой кампанией становится умнее.
Эволюция для маркетинга:
- 2020-2022: Simple Reflex (автопостинг по расписанию)
- 2023: Model-based (контекст и память бренда)
- 2024: Goal-based (стратегическое планирование)
- 2025: Utility-based + Learning (оптимизация и самообучение)
Лично я вижу будущее за гибридными системами: Learning Agents для оптимизации + Human-in-the-loop для стратегических решений.
А вы какой тип агентов используете в своих маркетинговых проектах?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
AI-агенты не все думают и действуют одинаково. Они варьируются от простых rule-следователей до систем, которые учатся и адаптируются. Каждый тип — это шаг вперед в том, как машины воспринимают, принимают решения и действуют.
1️⃣ Simple Reflex Agents — простые рефлексивные агенты
Следуют condition-action правилам: IF условие THEN действие. Без памяти, без раздумий — только мгновенная реакция.
Пример для SMM:
- IF упоминание бренда в негативном контексте THEN отправить alert команде
- IF комментарий содержит вопрос THEN автоответ с FAQ
- IF время 10:00 THEN опубликовать запланированный пост
Быстро, просто, но примитивно. Не понимает контекст.
2️⃣ Model-based Reflex Agents — агенты с моделью среды
Поддерживают внутреннее представление окружения. Не просто реагируют на немедленные inputs — у них есть модель, которая помогает понять, что происходит за пределами того, что они видят сейчас.
Пример для SMM:
- Агент помнит историю взаимодействий с пользователем
- IF пользователь уже задавал похожий вопрос THEN дать более детальный ответ
- Понимает, что бренд запускает новую кампанию и адаптирует ответы
- Учитывает текущий tone of voice бренда из базы знаний
Уже умнее — есть контекст и память.
3️⃣ Goal-based Agents — целеориентированные агенты
Фокус смещается на цели. Решения принимаются на основе того, приближает ли действие агента к его целям.
Пример для SMM:
- Цель: увеличить engagement на 20%
- Агент анализирует: какой контент приближает к цели?
- Планирует actions: больше Stories, опросов, UGC
- Проверяет: достигнута ли цель? Если нет — меняет стратегию
- Использует Planner/Search для поиска оптимального пути
Думает стратегически, а не реактивно.
4️⃣ Utility-based Agents — агенты на основе полезности
Идут дальше, взвешивая разные исходы. Выбирают действие, которое дает лучший общий результат, балансируя trade-offs.
Пример для SMM:
- Utility function: максимизировать ROI кампании
Агент оценивает:
- Опция A: Viral-контент (высокий reach, низкая конверсия) = utility 6/10
- Опция B: Образовательный контент (средний reach, высокая конверсия) = utility 8/10
- Опция C: Промо (низкий reach, средняя конверсия, прямые продажи) = utility 7/10
Выбирает Опцию B как оптимальную
Умеет взвешивать и оптимизировать.
5️⃣ Learning Agents — самообучающиеся агенты
Самые продвинутые. Непрерывно улучшаются, используя feedback для адаптации и лучшей производительности со временем.
Пример для SMM:
- Агент публикует контент и получает feedback (метрики)
- Critic анализирует: что сработало, что нет
- Learning element обновляет знания: "Посты с эмодзи в 18:00 получают на 30% больше engagement"
- Problem generator предлагает эксперименты: "Попробовать carousel посты в 20:00"
- Performance element применяет новые знания в будущих постах
С каждой кампанией становится умнее.
Эволюция для маркетинга:
- 2020-2022: Simple Reflex (автопостинг по расписанию)
- 2023: Model-based (контекст и память бренда)
- 2024: Goal-based (стратегическое планирование)
- 2025: Utility-based + Learning (оптимизация и самообучение)
Лично я вижу будущее за гибридными системами: Learning Agents для оптимизации + Human-in-the-loop для стратегических решений.
А вы какой тип агентов используете в своих маркетинговых проектах?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1👍2❤1❤🔥1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
MCP vs A2A: две архитектуры, которые формируют будущее AI-агентов 🤖
Два open standards тихо формируют то, как современные AI-системы работают под капотом: MCP и A2A.
Разбираем разницу с примерами для маркетинга:
🔌 MCP (Model Context Protocol) от Anthropic
Думайте о нем как о USB-C для AI.
Что делает:
Подключает модели к внешним данным и инструментам (API, базы данных, локальные файлы).
Архитектура:
- AI Application в центре
- MCP коннекторы к: Gmail, Slack, GitHub, Database, Local Filesystem
- Один агент → множество инструментов
Пример для SMM:
Один мощный контент-агент с MCP:
- Подключен к Google Drive (brand guidelines)
- Подключен к Telegram API (публикация)
- Подключен к Analytics Database (метрики)
- Подключен к Trend API (актуальные темы)
- Подключен к Local Filesystem (креативы)
Агент создает пост → проверяет brand guidelines → анализирует тренды → публикует → сохраняет метрики.
Идеально для: single-agent систем, которым нужен tool access + data retrieval.
🤝 A2A (Agent-to-Agent) от Google
Коммуникационный слой для multi-agent коллаборации.
Что делает:
Позволяет независимым агентам делиться контекстом, делегировать задачи и координировать workflows.
Архитектура:
- User → Client Agent
- Client Agent → координирует Remote Agent 1, 2, 3
- Каждый Remote Agent — специалист в своей области
Пример для SMM:
Команда специализированных агентов через A2A:
🤖 Client Agent (координатор) получает запрос от пользователя:
"Запустить кампанию для нового продукта"
Делегирует задачи:
🤖 Remote Agent 1 (Research Agent):
- Анализирует целевую аудиторию
- Изучает конкурентов
- Находит тренды
- Передает insights Client Agent
🤖 Remote Agent 2 (Content Agent):
- Получает insights от Client Agent
- Создает контент-стратегию
- Генерирует посты, креативы, Stories
- Передает контент Client Agent
🤖 Remote Agent 3 (Campaign Agent):
- Получает контент от Client Agent
- Настраивает таргетинг
- Запускает рекламу в Meta/Google
- Мониторит метрики
- Сообщает результаты Client Agent
Client Agent → координирует всех → возвращает результат пользователю.
Идеально для: multi-agent команд, работающих вместе через frameworks или vendors.
💡 Простыми словами:
- MCP → дает одному агенту суперсилы (tools + data)
- A2A → позволяет многим агентам работать как команда
Сравнение для маркетинга:
Сценарий 1: Простая автоматизация контента
→ Используйте MCP
→ Один агент с доступом ко всем инструментам
→ Быстрее, проще, меньше накладных расходов
Сценарий 2: Комплексная маркетинговая кампания
→ Используйте A2A
→ Команда специализированных агентов
→ Research + Content + Analytics + Ads работают вместе
→ Более сложно, но мощнее для enterprise
Вместе они — фундамент для следующего поколения agentic AI-систем, где модели не просто отвечают... они кооперируются.
Какой подход вы видите более перспективным для маркетинговых агентств: один универсальный агент с MCP или команда специализированных агентов через A2A?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
Два open standards тихо формируют то, как современные AI-системы работают под капотом: MCP и A2A.
Разбираем разницу с примерами для маркетинга:
🔌 MCP (Model Context Protocol) от Anthropic
Думайте о нем как о USB-C для AI.
Что делает:
Подключает модели к внешним данным и инструментам (API, базы данных, локальные файлы).
Архитектура:
- AI Application в центре
- MCP коннекторы к: Gmail, Slack, GitHub, Database, Local Filesystem
- Один агент → множество инструментов
Пример для SMM:
Один мощный контент-агент с MCP:
- Подключен к Google Drive (brand guidelines)
- Подключен к Telegram API (публикация)
- Подключен к Analytics Database (метрики)
- Подключен к Trend API (актуальные темы)
- Подключен к Local Filesystem (креативы)
Агент создает пост → проверяет brand guidelines → анализирует тренды → публикует → сохраняет метрики.
Идеально для: single-agent систем, которым нужен tool access + data retrieval.
🤝 A2A (Agent-to-Agent) от Google
Коммуникационный слой для multi-agent коллаборации.
Что делает:
Позволяет независимым агентам делиться контекстом, делегировать задачи и координировать workflows.
Архитектура:
- User → Client Agent
- Client Agent → координирует Remote Agent 1, 2, 3
- Каждый Remote Agent — специалист в своей области
Пример для SMM:
Команда специализированных агентов через A2A:
🤖 Client Agent (координатор) получает запрос от пользователя:
"Запустить кампанию для нового продукта"
Делегирует задачи:
🤖 Remote Agent 1 (Research Agent):
- Анализирует целевую аудиторию
- Изучает конкурентов
- Находит тренды
- Передает insights Client Agent
🤖 Remote Agent 2 (Content Agent):
- Получает insights от Client Agent
- Создает контент-стратегию
- Генерирует посты, креативы, Stories
- Передает контент Client Agent
🤖 Remote Agent 3 (Campaign Agent):
- Получает контент от Client Agent
- Настраивает таргетинг
- Запускает рекламу в Meta/Google
- Мониторит метрики
- Сообщает результаты Client Agent
Client Agent → координирует всех → возвращает результат пользователю.
Идеально для: multi-agent команд, работающих вместе через frameworks или vendors.
💡 Простыми словами:
- MCP → дает одному агенту суперсилы (tools + data)
- A2A → позволяет многим агентам работать как команда
Сравнение для маркетинга:
Сценарий 1: Простая автоматизация контента
→ Используйте MCP
→ Один агент с доступом ко всем инструментам
→ Быстрее, проще, меньше накладных расходов
Сценарий 2: Комплексная маркетинговая кампания
→ Используйте A2A
→ Команда специализированных агентов
→ Research + Content + Analytics + Ads работают вместе
→ Более сложно, но мощнее для enterprise
Вместе они — фундамент для следующего поколения agentic AI-систем, где модели не просто отвечают... они кооперируются.
Какой подход вы видите более перспективным для маркетинговых агентств: один универсальный агент с MCP или команда специализированных агентов через A2A?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1❤1❤🔥1🔥1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
3 уровня промптинга: что вы видите на поверхности vs что дает реальные результаты 🎯
Вот как перейти от базового к экспертному уровню:
✍️ Level 1: Surface Prompts — что вы можете увидеть
Zero-shot prompt — просто спрашиваете без примеров и надеетесь на лучшее.
Пример для SMM:
❌ "Напиши пост для Telegram"
→ Получаете общий, безликий текст
One-shot prompt — даете один пример для чуть лучших результатов.
Пример для SMM:
✅ "Напиши пост как этот: [пример вашего лучшего поста]"
→ Результат уже ближе к вашему стилю
Few-shot prompt — делитесь несколькими примерами для направления ответа.
Пример для SMM:
✅✅ "Вот 3 наших лучших поста [примеры]. Напиши похожий про новый продукт"
→ AI понимает паттерн
Здесь останавливается большинство. Это быстро, но базово. Вы получаете generic ответы, не high-quality output.
✍️ Level 2: Real Work Zone — где происходит настоящая работа
Role — скажите AI, кем быть и как звучать.
Пример для SMM:
✅ "Ты — опытный SMM-менеджер luxury брендов с 10-летним опытом. Твой стиль: элегантный, но доступный. Используешь сторителлинг."
Task — будьте конкретны в том, что хотите.
Пример для SMM:
✅ "Создай контент-план на неделю для ювелирного бренда. Включи: 3 продуктовых поста, 2 образовательных, 1 UGC, 1 behind-the-scenes."
Tone and style — определите голос, ясность или формальность.
Пример для SMM:
✅ "Tone: дружелюбный, но профессиональный. Стиль: короткие предложения, много эмодзи, call-to-action в каждом посте."
Add constraints — установите четкие ограничения и границы.
Пример для SMM:
✅ "Ограничения: максимум 550 символов для Telegram caption, обязательно включи 3 хэштега, не используй слова 'инновационный' и 'уникальный'."
Provide context — поделитесь background, аудиторией и ограничениями.
Пример для SMM:
✅ "Контекст: Наш бренд — eco-friendly косметика для женщин 25-35 лет. Запускаем новую линейку. Конкуренты: [список]. Наше USP: 100% натуральные ингредиенты из России."
Define output format — bullets, tables или любая структура.
Пример для SMM:
✅ "Формат вывода: таблица с колонками [Дата | Платформа | Тип контента | Текст | Хэштеги | CTA]"
Plan → Act → Summarize — направьте процесс.
Пример для SMM:
✅ "План: изучи тренды в beauty-нише за последний месяц. Действие: создай 5 постов на основе топ-3 трендов. Итог: сделай summary с прогнозом вовлеченности."
Здесь качество улучшается. Вы получаете targeted, практичные и полезные результаты.
✍️ Level 3: Where the Magic Happens — где происходит магия
Select the right model — выберите лучший инструмент для задачи.
Пример для SMM:
✅ "Используй Claude Sonnet 4.5 для длинного аналитического отчета по конкурентам. Используй ChatGPT o1 для стратегического планирования кампании. Используй GPT-4o для быстрой генерации постов."
Thinking vs Fast — решите, хотите ли тщательный или быстрый ответ.
✅ Пример для SMM:
- Fast mode: "Быстро создай 10 вариантов заголовков для рекламы"
- Thinking mode: "Глубоко проанализируй, почему наша последняя кампания провалилась, и предложи детальную стратегию улучшения"
Reasoning instructions — скажите AI думать шаг за шагом.
Пример для SMM:
✅ "Прежде чем создавать контент-план, подумай пошагово:
- Проанализируй нашу целевую аудиторию
- Изучи, что работает у конкурентов
- Определи gaps в нашем текущем контенте
- Только потом создай план"
Chain-of-Thought — направляйте логику вместо простых команд.
Пример для SMM:
✅ "Давай решим эту задачу логически:
- Сначала: почему наш engagement падает?
- Затем: какие факторы влияют на это?
- Далее: что мы можем контролировать?
- Наконец: какие 3 действия дадут максимальный эффект?"
Iteration loop — review, revise, improve.
Пример для SMM:
✅ "Создай первый вариант поста → я дам feedback → ты исправишь → повторяем до идеала. Feedback → Revision → Final. Давай начнем."
Role + Context + Examples + Iteration = expert-level output
Вывод:
- Level 1: Быстро, но поверхностно
- Level 2: Практично и целенаправленно
- Level 3: Экспертный уровень с итерациями
👎 Большинство застревает на Level 1.
👍 Профессионалы живут на Level 3.
На каком уровне промпты вы делаете и какие результаты видите?
Вот как перейти от базового к экспертному уровню:
Zero-shot prompt — просто спрашиваете без примеров и надеетесь на лучшее.
Пример для SMM:
❌ "Напиши пост для Telegram"
→ Получаете общий, безликий текст
One-shot prompt — даете один пример для чуть лучших результатов.
Пример для SMM:
✅ "Напиши пост как этот: [пример вашего лучшего поста]"
→ Результат уже ближе к вашему стилю
Few-shot prompt — делитесь несколькими примерами для направления ответа.
Пример для SMM:
✅✅ "Вот 3 наших лучших поста [примеры]. Напиши похожий про новый продукт"
→ AI понимает паттерн
Здесь останавливается большинство. Это быстро, но базово. Вы получаете generic ответы, не high-quality output.
Role — скажите AI, кем быть и как звучать.
Пример для SMM:
✅ "Ты — опытный SMM-менеджер luxury брендов с 10-летним опытом. Твой стиль: элегантный, но доступный. Используешь сторителлинг."
Task — будьте конкретны в том, что хотите.
Пример для SMM:
✅ "Создай контент-план на неделю для ювелирного бренда. Включи: 3 продуктовых поста, 2 образовательных, 1 UGC, 1 behind-the-scenes."
Tone and style — определите голос, ясность или формальность.
Пример для SMM:
✅ "Tone: дружелюбный, но профессиональный. Стиль: короткие предложения, много эмодзи, call-to-action в каждом посте."
Add constraints — установите четкие ограничения и границы.
Пример для SMM:
✅ "Ограничения: максимум 550 символов для Telegram caption, обязательно включи 3 хэштега, не используй слова 'инновационный' и 'уникальный'."
Provide context — поделитесь background, аудиторией и ограничениями.
Пример для SMM:
✅ "Контекст: Наш бренд — eco-friendly косметика для женщин 25-35 лет. Запускаем новую линейку. Конкуренты: [список]. Наше USP: 100% натуральные ингредиенты из России."
Define output format — bullets, tables или любая структура.
Пример для SMM:
✅ "Формат вывода: таблица с колонками [Дата | Платформа | Тип контента | Текст | Хэштеги | CTA]"
Plan → Act → Summarize — направьте процесс.
Пример для SMM:
✅ "План: изучи тренды в beauty-нише за последний месяц. Действие: создай 5 постов на основе топ-3 трендов. Итог: сделай summary с прогнозом вовлеченности."
Здесь качество улучшается. Вы получаете targeted, практичные и полезные результаты.
Select the right model — выберите лучший инструмент для задачи.
Пример для SMM:
✅ "Используй Claude Sonnet 4.5 для длинного аналитического отчета по конкурентам. Используй ChatGPT o1 для стратегического планирования кампании. Используй GPT-4o для быстрой генерации постов."
Thinking vs Fast — решите, хотите ли тщательный или быстрый ответ.
✅ Пример для SMM:
- Fast mode: "Быстро создай 10 вариантов заголовков для рекламы"
- Thinking mode: "Глубоко проанализируй, почему наша последняя кампания провалилась, и предложи детальную стратегию улучшения"
Reasoning instructions — скажите AI думать шаг за шагом.
Пример для SMM:
✅ "Прежде чем создавать контент-план, подумай пошагово:
- Проанализируй нашу целевую аудиторию
- Изучи, что работает у конкурентов
- Определи gaps в нашем текущем контенте
- Только потом создай план"
Chain-of-Thought — направляйте логику вместо простых команд.
Пример для SMM:
✅ "Давай решим эту задачу логически:
- Сначала: почему наш engagement падает?
- Затем: какие факторы влияют на это?
- Далее: что мы можем контролировать?
- Наконец: какие 3 действия дадут максимальный эффект?"
Iteration loop — review, revise, improve.
Пример для SMM:
✅ "Создай первый вариант поста → я дам feedback → ты исправишь → повторяем до идеала. Feedback → Revision → Final. Давай начнем."
Role + Context + Examples + Iteration = expert-level output
Вывод:
- Level 1: Быстро, но поверхностно
- Level 2: Практично и целенаправленно
- Level 3: Экспертный уровень с итерациями
На каком уровне промпты вы делаете и какие результаты видите?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤1❤🔥1👍1
Forwarded from Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Анонс: AI Агенты-Маркетологи v0.0.1 🚀
Рад представить первую версию интерактивной симуляции с AI-агентами маркетологами!
Что это?
Это 2D симуляция в стиле RPG, где вы можете общаться с 10 легендарными маркетологами, каждый из которых топ в маркетинге и представлен как AI-агент на базе LangGraph:
👥 Агенты:
- Gary Vaynerchuk - энергичный предприниматель и эксперт по соцсетям
- Seth Godin - гуру контент-маркетинга и сторителлинга
- Neil Patel - специалист по SEO и аналитике
- Rand Fishkin - эксперт по поисковой оптимизации
- Amy Porterfield - профессионал онлайн-курсов
- Russell Brunson - мастер воронок продаж
- Jeff Walker - автор Product Launch Formula
- Vladimir Krivov - российский эксперт по performance маркетингу
- Igor Mann - ведущий маркетолог и автор бестселлеров
- Ilya Balakhnin - специалист по digital-маркетингу
Технологии 🛠
Backend - Agentic RAG System:
- LangGraph - оркестрация AI агентов и управление состоянием
- MongoDB - хранение короткой и долговременной памяти агентов
- LLM - gpt-oss:20b на GPU GTX 4090 для высокоскоростного inference
- RAG - система с поддержкой русского языка для контекстуальных ответов
- FastAPI - RESTful API с WebSocket для real-time стриминга ответов
LLMOps & Monitoring:
- Opik - мониторинг промптов и версионирование
- Automated agent evaluation
- Prompt monitoring and versioning
- Evaluation dataset generation
- LLM-as-a-Judge для оценки качества ответов
Prompt Engineering:
- Character impersonation через промпт-инженеринг
- Контекстуальная адаптация под каждого маркетолога
- Динамическое управление памятью и контекстом
Frontend - Interactive Game UI:
- Phaser.js 3 - профессиональный 2D игровой движок
- Адаптивный интерфейс (desktop + mobile)
- Виртуальный джойстик для мобильных устройств
- История диалогов с прокруткой
- Динамическое позиционирование диалоговых окон
- Real-time WebSocket коммуникация
Архитектура 🏗
Проект построен на production-ready архитектуре с разделением на слои:
UI (Phaser.js)
↓
↓ WebSocket
↓
API Layer (FastAPI)
↓
Agent Layer (LangGraph)
↓
RAG + Memory (MongoDB + Vector DB)
↓
LLM (gpt-oss:20b на GTX 4090)
↓
Monitoring (Opik)
Ключевые компоненты:
- Agentic RAG - каждый агент использует RAG для получения контекста
- Short-term Memory - хранит текущую сессию диалога
- Long-term Memory - хранит всю историю взаимодействий
- Real-time Streaming - WebSocket для мгновенных ответов
- LLMOps Pipeline - автоматическая оценка и мониторинг промптов
Возможности ✨
✅ Свободное перемещение по карте
✅ Общение с каждым агентом в режиме реального времени
✅ Полная история переписки с каждым агентом
✅ Стриминг ответов для мгновенной обратной связи
✅ Поддержка мобильных устройств
✅ Автономные агенты, которые передвигаются по карте
✅ Адаптивный UI под разные размеры экранов
✅ Production-ready код с best practices
✅ Мониторинг качества ответов через Opik
Что дальше? 🔮
- [ ] Релиз на прод
- [ ] Дообучение каждого агента на материалах маркетологов
- [ ] У каждого агента будет свой бот в телеграм
💬 Скоро сможете початиться с агентами и узнать их секреты успешного маркетинга!
Ну как вам интересно как делаются такие агентские системы?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
Рад представить первую версию интерактивной симуляции с AI-агентами маркетологами!
Что это?
Это 2D симуляция в стиле RPG, где вы можете общаться с 10 легендарными маркетологами, каждый из которых топ в маркетинге и представлен как AI-агент на базе LangGraph:
👥 Агенты:
- Gary Vaynerchuk - энергичный предприниматель и эксперт по соцсетям
- Seth Godin - гуру контент-маркетинга и сторителлинга
- Neil Patel - специалист по SEO и аналитике
- Rand Fishkin - эксперт по поисковой оптимизации
- Amy Porterfield - профессионал онлайн-курсов
- Russell Brunson - мастер воронок продаж
- Jeff Walker - автор Product Launch Formula
- Vladimir Krivov - российский эксперт по performance маркетингу
- Igor Mann - ведущий маркетолог и автор бестселлеров
- Ilya Balakhnin - специалист по digital-маркетингу
Технологии 🛠
Backend - Agentic RAG System:
- LangGraph - оркестрация AI агентов и управление состоянием
- MongoDB - хранение короткой и долговременной памяти агентов
- LLM - gpt-oss:20b на GPU GTX 4090 для высокоскоростного inference
- RAG - система с поддержкой русского языка для контекстуальных ответов
- FastAPI - RESTful API с WebSocket для real-time стриминга ответов
LLMOps & Monitoring:
- Opik - мониторинг промптов и версионирование
- Automated agent evaluation
- Prompt monitoring and versioning
- Evaluation dataset generation
- LLM-as-a-Judge для оценки качества ответов
Prompt Engineering:
- Character impersonation через промпт-инженеринг
- Контекстуальная адаптация под каждого маркетолога
- Динамическое управление памятью и контекстом
Frontend - Interactive Game UI:
- Phaser.js 3 - профессиональный 2D игровой движок
- Адаптивный интерфейс (desktop + mobile)
- Виртуальный джойстик для мобильных устройств
- История диалогов с прокруткой
- Динамическое позиционирование диалоговых окон
- Real-time WebSocket коммуникация
Архитектура 🏗
Проект построен на production-ready архитектуре с разделением на слои:
UI (Phaser.js)
↓
↓ WebSocket
↓
API Layer (FastAPI)
↓
Agent Layer (LangGraph)
↓
RAG + Memory (MongoDB + Vector DB)
↓
LLM (gpt-oss:20b на GTX 4090)
↓
Monitoring (Opik)
Ключевые компоненты:
- Agentic RAG - каждый агент использует RAG для получения контекста
- Short-term Memory - хранит текущую сессию диалога
- Long-term Memory - хранит всю историю взаимодействий
- Real-time Streaming - WebSocket для мгновенных ответов
- LLMOps Pipeline - автоматическая оценка и мониторинг промптов
Возможности ✨
✅ Свободное перемещение по карте
✅ Общение с каждым агентом в режиме реального времени
✅ Полная история переписки с каждым агентом
✅ Стриминг ответов для мгновенной обратной связи
✅ Поддержка мобильных устройств
✅ Автономные агенты, которые передвигаются по карте
✅ Адаптивный UI под разные размеры экранов
✅ Production-ready код с best practices
✅ Мониторинг качества ответов через Opik
Что дальше? 🔮
- [ ] Релиз на прод
- [ ] Дообучение каждого агента на материалах маркетологов
- [ ] У каждого агента будет свой бот в телеграм
💬 Скоро сможете початиться с агентами и узнать их секреты успешного маркетинга!
Ну как вам интересно как делаются такие агентские системы?
Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU
1🔥4❤🔥1👍1