Вибір між OpenAI та Anthropic - менш вагоме рішення, ніж здається з більшості брифів - справжня робота це промпт, до якого ставляться як до специфікації, а не вайбу, структуровані виводи й виклик інструментів замість парсингу regex-ом, і керування контекстом, коли розмова переростає вікно. Що насправді входить у підключення LLM API до реального продукту, включно з тим, де саме має місце мультимодальний вхід.
OpenAI APIAnthropic APIПромпт-інжинірингКерування контекстомСтруктуровані виводиМультимодальний AI
«AI-агент», що автоматизує бізнес-процес, - це не один виклик моделі, а контекст-інжиніринг, виклик інструментів/функцій, структуровані виводи, перевірені перед тим, як торкнутись реального API, embeddings і векторна база, коли пошук справді потрібен, і контрольна точка з людиною перед будь-чим незворотним. Що реально ламається в таких білдах, і куди я повертаю людину.
AI-агентиАвтоматизаціяВиклик інструментівЛюдина в цикліВекторні базиКонтекст-інжиніринг
«Додай AI» - це не одна фіча. Це потокова відповідь, підключена через Vercel AI SDK, чернетка компонента з Figma через MCP-сервер, внутрішній інструмент, який читає скріншот замість тикета підтримки, і рішення, яке з цього варто робити першим. Як кожна з цих речей насправді виглядає в реальному коді, і де мультимодальний AI реально окупається.
Vercel AI SDKПотокове UIMCPМультимодальний AIAI-розробкаNext.js
ChatGPT, Gemini і чат-віджет на чужому сайті вже радять виконавців і відповідають на запитання клієнтів. Бот віддасть вам ліда, лише якщо може прочитати щось, де вас названо першими – профіль у чужому застосунку для цього рідко підходить. Що насправді означають «своя стаття, блог, сторінка з доменом» для залучення лідів, і мінімальне налаштування, яке я зібрала б цього місяця.