Обучайте AI за 10 секунд: Педагогика промптов скачать в хорошем качестве

Обучайте AI за 10 секунд: Педагогика промптов

Векторный Промпт — революционный метод обучения AI-агентов через диалог. Просто скажите "запомни" — и агент мгновенно сохранит инструкцию навсегда. Никакого программирования, никаких сложных промптов. Присоединяйтесь к сообществу, забирайте МАКЕТ n8n Ai- Агента ТУТ : https://t.me/Sprut_AI 🔥 Приобрести шаблон СПРУТа со всеми его агентами и инструментами: https://t.me/AlekseiUlianov 🟠 Что вы узнаете: → Как обучить AI-агента за 10 секунд без кода → Почему метод педагогики промптов эффективнее традиционных подходов → Сравнение с ACE (Stanford), Gödel Agent, SuperAGI и RAG Memory → 5 реальных сценариев применения в бизнесе → Честный анализ плюсов и минусов подхода 🟠 ЧТО ТАКОЕ ВЕКТОРНЫЙ ПРОМПТ? Это оригинальная методика обучения AI-агентов, где пользователь диктует правила прямо в процессе работы через команду "запомни". Инструкции сохраняются в векторную базу данных и применяются мгновенно — без перезагрузки, без редактирования кода, без раздувания промпта. 🟠 ПРЕИМУЩЕСТВА: • Обучение на естественном языке — не нужно быть программистом • Мгновенная адаптация — инструкция работает со следующего запроса • Масштабируемость — база может содержать 500+ правил без замедления • Полный контроль — вы решаете, что агент запоминает • Production-ready — работает на n8n + Supabase уже сейчас 🟠 ДЛЯ КОГО: → Предприниматели, автоматизирующие бизнес-процессы → Техподдержка и customer service команды → HR-специалисты и рекрутеры → Финансовые аналитики и трейдеры → Все, кто хочет персонального AI-ассистента ✅ НАУЧНАЯ ОСНОВА: Метод анализировался на фоне 100+ современных исследований (ACE от Stanford, Gödel Agent от Peking University, SuperAGI, RAG Memory). Установлено: такой подход не встречается в академической литературе в описанном виде и представляет оригинальный вклад в область Agentic AI Systems. ТАЙМ-КОДЫ: 0:00 - Введение: суть векторного промпта в автоматизации и AI-агентах 0:40 - Применение технологии векторного промпта для ассистента 1:04 - Как создавался Спрут-АИ и задачи для ассистента 2:35 - Концепция векторной базы: хранение инструкций для автоматизации 3:18 - Проблемы обычных промптов: объём, контекст, снижение качества ответов 4:42 - Демонстрация работы векторного промпта на простых примерах 6:05 - Сложные пользовательские инструкции: перевод текста в аудио 7:39 - В чём ключевой смысл метода: инструкция через команду "Запомни" 8:08 - Как устроен основной промпт и зачем нужна обязательная интеграция с векторной базой 9:01 - Обзор автоматизации: ветвление по типу входящих данных (текст, pdf, голос) 10:32 - Разница между базой инструкций и базой текстов 11:13 - Добавление новых пользовательских инструкций через команду "Запомни" 12:04 - Как пополнять и корректировать индивидуальные правила для AI-агента 14:31 - Демонстрация гибкости и масштабируемости: растущий список инструкций 15:31 - Тестирование: извлечение информации из базы инструкций 16:10 - Минимизация промпта и обязательные элементы для эффективной работы 17:24 - Работа с разными инструментами и примеры их подключения 18:43 - Работа с базой текстовых данных и примеры поиска 19:33 - Добавление субагентов: механизм и нюансы 21:23 - Обращение к разным агентам по инструкции и настройка поведения 23:05 - Инструкция для неизвестных запросов: интеграция с Perplexity 24:22 - Контроль пользователя над процессом и уровнем самостоятельности агента 25:38 - Сравнение вариантов управления: полностью автоматически или через инструкции 26:16 - Добавление таблиц и настройка SQL-базы для AI-автоматизации 27:39 - Масштабирование базы: сколько данных может храниться в системе 29:42 - Настройка поиска по конкретной базе и управление релевантностью ответов 30:07 - Решение нюансов с обязательным доступом к векторной базе 31:11 - Краткий разбор похожих систем и концепций в AI-автоматизации 33:13 - Преимущества контроля и дизайна собственной базы инструкций 35:04 - Сравнение подхода с пассивной памятью и триггерными инструкциями 36:59 - Плюсы метода: простота, контроль, мгновенное обучение агента 38:01 - Минусы: нет прогрессивного самообучения, возможны противоречия 39:40 - Ограничения: пока только для одного пользователя, без командной работы 40:07 - Итоги: как дорабатывать и улучшать векторный промпт 40:48 - Призыв делиться идеями и завершение видео #SPRUT #SPRUTAI #ВекторныйПромпт #ПедагогикаПромптов #AIАгенты #АвтоматизацияБизнеса #ПромптИнженерия #ВекторныеБазыДанных #AgenticAI #RAG #МашинноеОбучение #AIАссистент