Статьи
Статьи о Доке и AI-агентах
Как устроена Дока, зачем нужен десктопный агент, и что вообще происходит с ИИ. страница 9.
Gemma локально: как запустить модель Google на своём компьютере и когда она в тему
Что за модель Gemma от Google, как запустить её локально и в каких задачах она удобна по сравнению с Qwen и другими открытыми моделями. Практический разбор без завышенных ожиданий.
Корпоративные нейросети: как внедрить ИИ в компании без утечки данных
Почему облачные нейросети не проходят согласование службы безопасности и как внедрить ИИ в компании внутри собственного контура — на локальных и российских моделях, с доступом к внутренним системам.
Корпоративный ИИ-ассистент: помощник для сотрудников на инфраструктуре компании
Каким должен быть корпоративный ИИ-ассистент, чтобы им можно было пользоваться без риска для данных: локальные модели, работа внутри контура, доступ к внутренним системам и управляемое внедрение.
Личный ИИ-ассистент на рабочем столе: помощник на вашем компьютере, а не в облаке
Что такое личный ИИ-ассистент, чем он отличается от облачных сервисов и почему ему место прямо на рабочем столе. Разбор возможностей приватного помощника, который живёт на вашем компьютере.
Локальная модель вместо облачного API: Ollama, LM Studio и Qwen в агенте
Как использовать локальную модель в ИИ-агенте вместо облачного API — через Ollama, LM Studio или свой .gguf. Зачем это нужно, чем отличается и как настроить, чтобы не платить за токены.
Как подставить локальную модель вместо OpenRouter в Cursor, Claude Code и n8n
Практический разбор, как заменить OpenRouter на локальную модель в инструментах, которые ждут OpenAI-совместимый API, — через Ollama или LM Studio. Плюс вариант, где ничего настраивать не нужно.
Локальный RAG: как сделать чат по своим документам без облака
Что такое RAG простыми словами, зачем он нужен для чата по своим документам и как получить этот результат локально — без отправки файлов в облако. Разбор от концепции до практики.
MCP-серверы для ИИ-агента: как подключить файлы, поиск и базы к модели
Зачем терминальному и десктопному ИИ-агенту нужны MCP-серверы, что они дают на практике и как подключить внешние инструменты к локальной модели. Разбор с примерами.
Можно ли загружать рабочие документы в нейросеть: риски и способ обойтись без них
Разбираем, чем рискуешь, загружая рабочие документы и персональные данные в облачную нейросеть, и как получить помощь ИИ по этим документам вообще без передачи их наружу.
n8n, MCP и локальная модель: автоматизация, которая не ходит в облако
Как связать n8n с локальной моделью и MCP, чтобы автоматизация работала внутри своего контура. Разбор подхода и honest-сравнение: когда нужен воркфлоу-движок, а когда хватит агента на компьютере.
Навыки (skills) для ИИ-агента: чем они лучше промптов и как их использовать
Что такое навыки (skills) у ИИ-агентов, чем они отличаются от обычных промптов и системных инструкций, и как задать свои навыки локальному агенту. Разбор концепции на практике.
OpenRouter заблокирован в России: что делать с «Sorry, you have been blocked»
OpenRouter закрыл доступ пользователям из России — «Sorry, you have been blocked» или «Access denied by security policy» это блокировка на стороне сервиса, а не поломка твоего агента. Что помогает сразу, почему обходы работают недолго и как убрать зависимость от чужого шлюза.