Андрій Карпати (той самий, хто вигадав термін "вайбкодинг") більше не пише код рукамиВін показав свою архітектуру для AI-агентів - по суті це "другий мозок", який працює на звичайних текстових файлах, схема проста:- Кидаєш все підряд - статті, PDF, скріни - в одну папку. Далі запускаєш мовну модель. Вона сама все читає, робить конспекти, сортує по темах і збирає з Markdown-файлів повноцінну базу знань з перехресними посиланнями. Obsidian тут просто зручна читалка.- Найцікавіше - петля знань:Коли питаєш AI щось складне по зібраній базі, він не просто відповідає в чат. Він створює нову статтю, таблицю чи графік і зберігає це назад у базу. Кожен запит робить базу розумнішою. В Карпаті вже ~100 статей і 400 000 слів на одну тему - і LLM орієнтується без жодного RAG.Плюс система сама себе перевіряє - AI періодично проганяє health-check, знаходить протиріччя, прогалини і нові зв'язки між ідеями.Працює в три кроки:- Звалка - скидуєш PDF, дані, картинки, вирізки з інтернету в одну папку- Компіляція - LLM через прості скрипти все це перетравлює і пише структуровану вікі в Markdown з конспектами, концепціями і зворотними посиланнями- Інтерфейс - Карпаті майже не пише нотатки сам. Відкриває Obsidian як читалку для того, що зібрав AI. Задає питання - отримує відповідь у вигляді нової статті в базіЦей підхід показує: автономним AI-агентам не потрібні величезні вікна контексту (запихувати все в один промпт - дорого і неефективно) або складні API. Достатньо нормальної файлової системи і зрозумілої інструкції в кореневій папці (файл AGENTS.md).Але найголовніше - філософія. Карпати не виклав код. Він виклав idea file - опис концепції. Його логіка: в епоху AI-агентів немає сенсу ділитись реалізацією. Ти ділишся ідеєю - а агент іншої людини сам її реалізує.І так, зараз на нашому інтесиві ми розбираємо ці нові фішки та впроваджуємо в свої мультиагенті системи, так шо го з нами