Transcription
Крупные ИИ-компании сосредоточены на одном слове: "привязка". Они все упорно борются за то, чтобы сделать свою платформу вашим единственным выбором. Подумайте об этом. Когда вы используете их сервис через их приложения, ваши данные на самом деле не ваши. Это их обучающие данные и рычаг давления против вас. Как только они заполучили вас, стоимость перехода настолько высока, что вы становитесь заложником их подписки. Если они изменят цены, отключат функции или, не дай бог, аннулируют вашу учетную запись, вы потеряете все.
Мы делаем противоположное. В 2025 году ИИ-модели подобны проточной воде. Мощные модели появляются каждую неделю. Но одной модели недостаточно. Как двигателю нужен автомобиль, так и модели нужны правильные инструменты. Вот где мы вступаем в игру. Мы создаем переносимого, независимого от модели ИИ-агента, которым вы владеете от начала до конца.
Привет, я Логан, создатель Copilot для Obsidian, самого быстрорастущего ИИ-интегратора для Obsidian. Я решил построить это на Obsidian по двум ключевым причинам, которые сводятся к одной основной философии. Ваши файлы должны быть важнее любого приложения. Во-первых, Obsidian, на мой взгляд, является лучшей средой, ориентированной на Markdown, а большие языковые модели естественно думают и общаются на Markdown, поэтому это идеальное сочетание. Во-вторых, и что более важно, я разделяю философию Obsidian, что ваши данные должны храниться на вашем устройстве и нигде больше. Это гарантирует, что ваши заметки переживут любое отдельное приложение, и вы никогда не будете заложником облачных сервисов.
Теперь давайте применим эту философию к ИИ. Мы наблюдаем взрыв ИИ-моделей. Они становятся утилитой, как вода из крана. Однако большинство ИИ-сервисов делают противоположное тому, что "файлы важнее приложений". Они привязывают вас к своей экосистеме. Когда ваши данные находятся в их облаке, вы не только теряете владение и конфиденциальность, но и они намеренно затрудняют переход к конкуренту. Это знакомый сценарий от крупных компаний, и именно по этой причине я лично перешел с Notion на Obsidian 3 года назад.
Теперь критический вопрос: как выглядит "файлы важнее приложений" для ИИ? Мой ответ — Copilot для Obsidian V3. Это опыт ИИ-агента, которым вы владеете, где каждая часть агента, его конфигурация, его память, его разговоры — все хранится в виде обычных файлов Markdown прямо в вашем хранилище. И самое приятное то, что он работает с любой способной моделью. Нет привязки к поставщику. Это означает, что вся ваша система защищена от будущих изменений. Когда будет выпущена следующая модель Frontier, ваш агент получит мгновенное обновление. С этой системой вы владеете своими данными, вы владеете своим агентом, и вы выбираете "мозг", который им управляет.
Если вы разделяете это видение, мы хотим работать с вами. Сегодня мы объявляем о нашей партнерской программе для создателей, которые видят будущее так же, как и мы. Как партнер, вы будете влиять на нашу дорожную карту. Вы также получите эксклюзивную партнерскую ссылку и долю дохода от ваших конверсий. Это возможность с самого начала, и количество мест ограничено. Присоединяйтесь к нам сейчас, и давайте вместе построим будущее.
Если вы никогда раньше не пользовались Copilot, вы можете найти его на странице плагинов сообщества Obsidian. Установите его здесь и перейдите в настройки Copilot, чтобы ввести API-ключ любого поставщика. Рекомендуется Open Router. Если вы являетесь платным пользователем, вы можете найти свой лицензионный ключ на панели управления нашего веб-сайта, а затем вставить его сюда и нажать "Применить".
Самый быстрый способ ознакомиться с Copilot — просто просмотреть настройки. Я не буду тратить время на все это сегодня, но я сосредоточусь на режиме агента Plus. Как вы можете видеть, теперь у нас есть автономный агент в настройках Plus. Вы можете включить его, и он сможет рассуждать шаг за шагом, решать, какие инструменты использовать, и улучшать качество ответа. На данный момент максимальное количество итераций установлено на восемь.
В этом разделе вы можете индивидуально переключать инструменты. Например, если вы не хотите, чтобы агент автономно вызывал инструмент поиска в Интернете, вы можете просто отключить его. Также есть список встроенных инструментов, таких как текущее время, временной диапазон и чтение заметок. Вам не нужно их отключать здесь, они всегда включены.
Следующий раздел — новая память. Это очень похоже на то, как работает память ChatGPT. Он может ссылаться на недавние разговоры. Вы можете установить количество недавних разговоров, которые он может видеть, и он также может запоминать вещи, которые вы просите его запомнить явно.
Теперь давайте протестируем агента. Здесь значок мозга включен. Это означает, что агент включен. В Copilot V3 у нас есть этот очень приятный ввод чата, который был переработан. Я могу с гордостью сказать, что это один из лучших вводов чата в индустрии. Здесь я прошу его резюмировать эту статью из архива и создать для меня новую заметку. Он вызывает инструмент fetch в фоновом режиме и получает статью в контекст. Теперь он вызывает файловый редактор. Отлично. Он создал новую заметку с резюме. Принять. Новая заметка готова. Но заголовок H1 является дубликатом названия, поэтому он нам не нужен. Давайте снова протестируем файловый редактор. Попросим его удалить заголовок. О, не забудьте добавить целевую заметку для редактирования в контекст, иначе агент не будет знать, что редактировать. Вы можете принять изменения индивидуально или принять глобально внизу. Отлично. Давайте рассмотрим резюме. Введение, предпосылки, от строк к символическому AGI, связь между языковыми моделями и производственными системами, тематические исследования, действенные выводы, обсуждение, заключение. Выглядит солидно. Сама статья довольно длинная. Это PDF-файл на 32 страницы в Интернете. И мы получили это резюме довольно быстро. Так что это хорошо. Это было сделано с использованием модели Copa Plus Flash.
Давайте попробуем другую модель, Grok 4 Fast от Open Router. Найди мои ноты для фортепиано. И он вызывает инструмент поиска по хранилищу. Обратите внимание, что он не индексируется. Это потому, что я использую инструмент поиска по хранилищу без семантического поиска. Здесь у нас есть приятный раздел источников для каждого поиска. Таким образом, вы убедитесь, что модель не просто галлюцинирует, а использует ваши реальные заметки.
Теперь давайте попробуем поиск в Интернете на основе того, что мы получили из V search. Поищи в Интернете советы по практике. Недавно я начал учиться играть на фортепиано во взрослом возрасте, так что это будет полезно. Каждое предложение имеет встроенный источник. Так что, если вы хотите углубиться, просто перейдите к их источникам. Это довольно качественные предложения. Я бы сказал, что мой учитель фортепиано согласился бы.
Так что давайте протестируем еще одну модель — Amazon Bedrock Sonnet 4.5. Позвольте мне показать, как я ее добавил. Она прямо здесь. Фактическое название модели слишком длинное. Поэтому я добавил это отображаемое имя. Попросим его резюмировать видео, которое я сделал некоторое время назад, и создать новую заметку самостоятельно. Это видео, которое я сделал для альфа-теста Copa Plus некоторое время назад. Отлично. Выглядит очень подробно. Управление контекстом, поиск по хранилищу, поддержка PDF, веб-страницы, поддержка изображений с OCR, поиск в Интернете, YouTube — все здесь перечислено. Я делаю эти тесты просто, чтобы показать вам, что агент C-pilot работает с любой способной моделью. Итак, до сих пор мы протестировали три: Compet Plus Flash, Grock 4 Fast и Bedrock Sonnet 4.5. Давайте протестируем еще одну и добавим эту модель в Copilot.
Теперь Open Router имеет много хороших моделей, и они даже предоставляют некоторые бесплатно, например, GLM 4.5 Air. Я не буду использовать эту бесплатную, потому что у них довольно низкий лимит запросов.
Добавляем ее в Copilot. Нажмите "Добавить модель" и введите имя этой модели. Вы копируете его сюда и просто нажимаете "Добавить", потому что у меня уже есть API-ключ для Open Router.
Давайте зададим вопрос, связанный с тегами. Какой мой самый используемый тег в моем хранилище? Он знает, что нужно вызвать встроенный инструмент get tag list. И да, ответ точен с указанием точного количества вхождений для каждого тега. Он отмечает, что мои теги в основном встроены, а не в метаданных.
Далее, давайте протестируем инструмент памяти. Меня зовут Логан. Я создатель Copilot для Obsidian. Я живу в Вашингтоне. Запомни это. Создайте совершенно новый чат и посмотрим, запомнит ли он, что я сказал. Да, это верно. И давайте спросим о предыдущем чате. Отлично. Это все правильные ответы.
Как я упоминал в начале, все это просто файлы Markdown. Вы можете найти свои файлы памяти по умолчанию в папке Copilot Memory. Вы можете даже редактировать их вручную, если хотите. Обратите внимание, что более слабые модели могут допускать больше ошибок при вызове инструментов, поэтому используйте более сильные модели для более сложных задач, когда это возможно.
Вот простая система, которую я использую для оценки интеллекта модели за доллар. Это не самый научный способ, но это быстрая проверка VIP. Итак, я использую оценку ELO с Chatbot Arena и делю ее на цену. Итак, здесь вы можете увидеть в крайнем правом столбце "интеллект за доллар", ELO, разделенный на доллар за 10 000 токенов. Если вас интересует только рейтинг сырого интеллекта, просто посмотрите на столбец ELO. Я бы сказал, что что-либо выше Gemini 2.5 Flash по ELO — это хороший выбор.
Хорошо, давайте завершим. Сегодня я продемонстрировал независимого от модели агента Copilot V3. Приведенные мной примеры довольно просты. Цель — просто показать вам строительные блоки. После этого вы можете быть максимально креативны при работе над своими собственными реальными сценариями использования. Следующая большая веха — сделать этого основного агента полностью размещенным самостоятельно. А затем я сделаю инструменты агента более гибкими и определяемыми пользователем. Что-то вроде навыков Claw. Оставайтесь на связи. Я Логан, инженер по ИИ, создающий ИИ-расширения для разума. Если вам нравится то, что я делаю, пожалуйста, поставьте лайк и подпишитесь. И увидимся в следующем видео.