DeepSeek Harness, офисные скиллы и RAG: сборка агента для проверки документов – Артур Савченко

0:00 Вступление: Кирилл Улитин, Артур Савченко и проект Deepneo 1:23 Задача Deepneo: проверка документов по ГОСТам 3:48 Выбор агентной основы: OpenCode, Hermes, DeepSeek Harness 5:53 Архитектура Deepneo: Electron, база знаний, плагины 7:48 Демо работы 10:25 База знаний и RAG: ГОСТы, таксономия, чанки, эмбеддинги, поиск 20:31 Агентский RAG: циклы, навыки, проверка по нормативам 23:54 Evaluation, проблемы, скорость и применение в research 31:46 Выводы, вопросы и ответы: ИИ разработка и вайб-кодинг, 39:37 Заключение Артур Савченко, ex-CPO Gigachat для бизнеса и бывший дизайн-директор My Office, показывает Deepneo — десктопный AI-агент на базе DeepSeek Harness в Electron. Разбираем, как устроен агентский RAG, зачем база знаний, эмбеддинги, чанки, домены и кросслинкинг, как проверять нормативные документы по ГОСТ, оценивать качество через evaluation и регрессионные тесты, и как это переносится на UX-исследования. Что внутри: — как работает агентский RAG — чем отличается семантический и лексический поиск — зачем нужны эмбеддинги BGE M3 — как проверять документы по ГОСТ и нормативам — как устроен evaluation для LLM-систем — как использовать подход в UX-исследованиях — почему вайб-кодинг — это итеративный процесс Спикер: Артур, ex-CPO Gigachat для бизнеса, ex-дизайн-директор МойОфис. Ведущий: Кирилл Улитин, ex-UX&Research Lead МойОфис Ссылки: Telegram-канал: t.me/ulitin_ru Продукт Deepneo Telegram: t.me/dipneo #AI #RAG #LLM #DeepSeek #UXResearch #AIагенты #ГОСТ #Deepneo #вайбкодинг #агентскийRAG