Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Мультиагентные системы, машинный интеллект

@multiagentsys

On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

197subscribers

+0 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1002368058816
TypeChannel
Username@multiagentsys
DescriptionМультиагентные системы, машинный интеллект, искусственный интеллект, LLM. Добро пожаловать, если в сферу твоих интересов тоже входят машинное обучение и темы связанные с реализацией или моделированием интеллекта.
CreatedBetween 1 September 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live7 August 2026
Measurements held2
On Telegramt.me/multiagentsys

Growth

1976 Aug 2026, 19:15 — 197 subscribers7 Aug 2026, 04:33 — 197 subscribers6 Aug 2026, 19:157 Aug 2026, 04:33
2 measurements taken within a single day. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 196–198 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
7 Aug 2026, 04:33197no change
6 Aug 2026, 19:15197first reading

Engagement

18 posts held, back to 24 April 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
94.2%
avg views ÷ 197 subscribers
Avg views / post
186
8 posts measured
Reaction rate
1.08%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
8
of 18 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 5 August 2026
Posts held18 (24 April 20265 August 2026)
Views total1,484
Reactions total16
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 04:33 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

What this channel posts

Photos
41
Links
23

Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 7 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.

Reaction mix

35 reactions across 16 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 57.1% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍2057.1%
🔥822.9%
38.57%
🥴25.71%
👌12.86%
😁12.86%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 16 of the 18 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 35reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 18 most recent posts we hold, published 24 April 2026 to 5 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

5 Aug 2026, 20:12 UTC71 views3 reactionsread 7 August 2026

Сделал заготовку под еще один скилл - для архитектурного надзора (https://github.com/snow-ghost/arch) Что именно я хочу добиться этим скиллом. Проверки сгенерированного кода моделью на предмет разных нюансов, а именно: дублирование кода, но не то, что можно отловить обычным линтером, а то, что модель генерирует, повторяя уже имеющееся поведение; ручная реализация возможностей стандартной библиотеки или принятой завис

🔥2👍1

3 Aug 2026, 19:53 UTC247 views6 reactionsread 7 August 2026

Сделал заготовку под скилл ТРИЗ (теория решения изобретательских задач), залил в репозиторий https://github.com/snow-ghost/triz думаю, что основными скиллами также потом поделюсь. На текущий момент реализация позволяет использовать как компактный внутренний ризонинг слой. Для анкеты сделаю, наверное, отдельное расширение. Буду использовать его для агентов рисерч команды после доработок. Скилл можно использовать практ

👍6

25 Jul 2026, 18:38 UTC197 views1 reactionsread 7 August 2026

Думаю, что не все понимают, причем здесь какая-то игра и мультиагентные системы. Ответ прост, персонажи с саморазвитием, они учатся новому, потом применяют, по сути - это агенты в мультиагентной системе. Они общаются друг с другом, но у них нет общего оркестратора, то есть это децентрализованная система, но с самоорганизацией и развитием. Научившись делать такую игру, смогу проверить какие варианты и подходы в управл

👍1

22 Jul 2026, 18:48 UTC201 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

Мир потихоньку развивается в фоне, на основе бесед с кодовым агентом. Сегодня пришлось увеличить скорость передвижения жителей в 3 раза, потому что, как оказалось, очень много времени уходило на перемещение по локациям, а агент мне предложил разместить удобнее дома в деревне, чтобы жителям не пришлось далеко ходить. Забавно смотреть на результаты симуляции агентом, потом правда приходится исправлять поведение, и не в

👍1

21 Jul 2026, 20:08 UTC185 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

Хоть я клод и не просил использовать старорусские обозначения, но он все больше склоняется к ним. Дошло до того, что, ставя задачу ему в таком виде: стоимость монет, наверное, стоит сделать жесткой - 1 золотая = 100 серебрянных, 1 серебрянная = 100 медных, может быть еще ввести что-то для сотни или тысячи золотых? получил в итоге то, что на скрине. Хотя я думал про какой-нибудь рубин. Ну и как вы все, наверное, уже

👍1

18 Jul 2026, 19:57 UTC204 views1 reactionsread 7 August 2026
File

Мир (пока что одна деревня) потихоньку обрастает профессиями, способностями и новыми жителями - есть охотники, торговец, кузнец, появился пастух (9-ый житель) со своим стадом, в планах добавить трактир для вечерних посиделок. Иногда возникают казусы, как на скрине. Или неожиданно для себя узнал, что охотники по задумкам ллм охотятся с ножом (так и представил такую картину - с ножом на оленя, интересно, а олень с рога

👍1

17 Jul 2026, 19:56 UTC191 views1 reactionsread 7 August 2026
Photo

Попробовал модель LFM2.5-1.2B использовать в качестве ллм для летописца - механика: на закате каждый житель, у которого за день накопилось 3 и более свежих воспоминаний, осмысливает день, модель получает его журнал и прежние выводы, потом возвращает до 5 обновленных убеждений. Выводы автоматически попадают в контекст диалогов и персонаж в разговоре может сослаться на то, что он понял о жизни. Торин: «Доставка через к

🔥1

16 Jul 2026, 16:23 UTC188 views2 reactionsread 7 August 2026

Перерыв в выкладке информации завершается. Из смешного и недавнего - все-таки начал делать виртуальный мир с саморазвивающимися персонажами, пока только основы, прикручиваю туда llm, ну и так как доступно не так уж и много (локально старая видеокарта на 8 гиг, скорость которой не особо далеко ушла от ОЗУ). Живая проверка полного цикла. Наблюдал деревню целый игровой день: - Локальная 350M оказалась непригодна для р

2

9 Jun 2026, 19:56 UTC290 views1 reactionsread 7 August 2026

Из намеченного начну скоро заниматься стендом для тестов. Тем более, что появился новый Fable 5, думаю, что и OpenAI ответит симметрично. Каким стендом и для каких тестов? Аналог autoresearch от Карпатого. Хочу локально проверять гипотезы, нашел у себя записи о другом типе нейрона, попытаюсь построить на его основе трансформер и возможность переноса знаний из существующих малых llm. Для этого как раз понадобится небо

🔥1

3 Jun 2026, 17:52 UTC219 views4 reactionsread 7 August 2026

Вайбкодинг и его влияние Наверное, многим приходилось читать или слышать истории о том, как люди, не являясь программистами, становились вайбкодерами, а их программы, сайты или игры, написанные почти целиком при помощи LLM/БЯМ (больших языковых моделей), внезапно становились успешными: помогали запустить бизнес, приносили деньги и доказывали, что теперь разработчики больше не нужны. Чем больше фантазии у рассказчика,

👍2👌1🔥1

3 Jun 2026, 17:52 UTC282 views3 reactionsread 7 August 2026

Возьмем для примера игру. За короткое время реально сделать аркаду, бродилку, стрелялку или другой легкий жанр для одного игрока. С многопользовательской игрой сложности начнутся быстро: сетевое взаимодействие, синхронизация состояния, защита от нечестной игры, серверная часть, баланс и экономика. Человек все еще может поставить такие задачи агенту, декомпозировать их и довести результат до рабочего состояния, но это

🔥3

15 May 2026, 20:42 UTC308 views2 reactionsread 7 August 2026

Итак про агентов. Можно уже делать классификацию их по типу и способу взаимодействия и другим параметрам. Например, выделить группу агентов, которые живут в рамках сессии с пользователем, есть также те, что выполняют задачи по событиям, которые не связаны с вопросами пользователей напрямую. Запуски по тику времени или крону также относятся к событиям. Срабатывание вебхуков, которые вызывают агента (или сам агент соде

👍2

Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @multiagentsys. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 920,570 of 1,160,990entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.

Forward network

Republished by

Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.

Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 7 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Мультиагентные системы, машинный интеллект” (@multiagentsys), 197 subscribers as measured 7 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/multiagentsys.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.