#ai-агенты — Public Fediverse posts

Нужно ли использовать Qwen? Качество и цена

Китайские модели дешевле западных в разы, и регулярно всплывает вопрос: можно ли просто пересесть на Qwen и не платить за Claude с GPT? Я взял одну реальную задачу — разбор pprof-профиля Go-сервиса с фиксами по файлам — и прогнал её через три модели сразу: Codex (GPT-5.5), Claude Opus 4.8 и Qwen 3.7 Max. Свёл качество (по 10 критериям) с реальной ценой за токены и разбираю, где Qwen работает наравне с дорогими конкурентами, где отстаёт по глубине, где выдал прямо небезопасный совет, и кому он в итоге подойдёт. Спойлер: дело не в «IQ модели», а в том, что одиночная модель — хоть дорогая, хоть дешёвая — слепа к своим ошибкам. Читать дальше →

https://habr.com/ru/articles/1047108/

#Qwen #Claude #Codex #AIагенты #LLM #сравнение_моделей #китайские_нейросети #оптимизация

Нужно ли использовать Qwen? Качество и цена

Китайские модели дешевле западных в разы, и регулярно всплывает вопрос: можно ли просто пересесть на Qwen и не платить за Claude с GPT? Я взял одну реальную задачу — разбор pprof-профиля Go-сервиса с фиксами по файлам — и прогнал её через три модели сразу: Codex (GPT-5.5), Claude Opus 4.8 и Qwen 3.7 Max. Свёл качество (по 10 критериям) с реальной ценой за токены и разбираю, где Qwen работает наравне с дорогими конкурентами, где отстаёт по глубине, где выдал прямо небезопасный совет, и кому он в итоге подойдёт. Спойлер: дело не в «IQ модели», а в том, что одиночная модель — хоть дорогая, хоть дешёвая — слепа к своим ошибкам. Читать дальше →

https://habr.com/ru/articles/1047108/

#Qwen #Claude #Codex #AIагенты #LLM #сравнение_моделей #китайские_нейросети #оптимизация

Нужно ли использовать Qwen? Качество и цена

Китайские модели дешевле западных в разы, и регулярно всплывает вопрос: можно ли просто пересесть на Qwen и не платить за Claude с GPT? Я взял одну реальную задачу — разбор pprof-профиля Go-сервиса с фиксами по файлам — и прогнал её через три модели сразу: Codex (GPT-5.5), Claude Opus 4.8 и Qwen 3.7 Max. Свёл качество (по 10 критериям) с реальной ценой за токены и разбираю, где Qwen работает наравне с дорогими конкурентами, где отстаёт по глубине, где выдал прямо небезопасный совет, и кому он в итоге подойдёт. Спойлер: дело не в «IQ модели», а в том, что одиночная модель — хоть дорогая, хоть дешёвая — слепа к своим ошибкам. Читать дальше →

https://habr.com/ru/articles/1047108/

#Qwen #Claude #Codex #AIагенты #LLM #сравнение_моделей #китайские_нейросети #оптимизация

Agent Team в Claude Code: когда одного агента в терминале уже не хватает

Claude Code умеет запускать не одного агента, а целую команду: одна сессия становится координатором (team lead), остальные — независимые тиммейты со своим контекстом, которые сами разбирают задачи из общего списка и переписываются друг с другом. Это экспериментальный режим Agent Team. Разбираю, чем он отличается от субагентов, как его включить (переменная окружения, версия 2.1.32+), какие есть режимы отображения и горячие клавиши, где он реально экономит время — ревью, поиск багов, сравнение архитектур — а где только жжёт токены и мешает. Все команды и флаги сверены с официальной документацией и установленным бинарником. Читать дальше →

https://habr.com/ru/articles/1047098/

#Claude_Code #Agent_Team #AIагенты #субагенты #LLM #Anthropic #автоматизация_разработки

Agent Team в Claude Code: когда одного агента в терминале уже не хватает

Claude Code умеет запускать не одного агента, а целую команду: одна сессия становится координатором (team lead), остальные — независимые тиммейты со своим контекстом, которые сами разбирают задачи из общего списка и переписываются друг с другом. Это экспериментальный режим Agent Team. Разбираю, чем он отличается от субагентов, как его включить (переменная окружения, версия 2.1.32+), какие есть режимы отображения и горячие клавиши, где он реально экономит время — ревью, поиск багов, сравнение архитектур — а где только жжёт токены и мешает. Все команды и флаги сверены с официальной документацией и установленным бинарником. Читать дальше →

https://habr.com/ru/articles/1047098/

#Claude_Code #Agent_Team #AIагенты #субагенты #LLM #Anthropic #автоматизация_разработки

Agent Team в Claude Code: когда одного агента в терминале уже не хватает

Claude Code умеет запускать не одного агента, а целую команду: одна сессия становится координатором (team lead), остальные — независимые тиммейты со своим контекстом, которые сами разбирают задачи из общего списка и переписываются друг с другом. Это экспериментальный режим Agent Team. Разбираю, чем он отличается от субагентов, как его включить (переменная окружения, версия 2.1.32+), какие есть режимы отображения и горячие клавиши, где он реально экономит время — ревью, поиск багов, сравнение архитектур — а где только жжёт токены и мешает. Все команды и флаги сверены с официальной документацией и установленным бинарником. Читать дальше →

https://habr.com/ru/articles/1047098/

#Claude_Code #Agent_Team #AIагенты #субагенты #LLM #Anthropic #автоматизация_разработки

Не давайте ИИ-агенту прямой доступ к базе. Как я проектировал безопасный контур действий на FastAPI и PostgreSQL

Последнее время я всё чаще встречаю одну и ту же мысль: бизнес никогда не даст ИИ‑агенту доступ к базе клиентов, заявкам, платежам, CRM или внутренним документам. На первый взгляд звучит логично. Если агент ошибётся, перепутает контекст или выполнит не то действие, ущерб может быть вполне реальным. Но мне кажется, что здесь часто путают две разные вещи. Давать агенту прямой доступ к базе действительно нельзя. А вот давать ему возможность работать через ограниченный, проверяемый и журналируемый контур действий вполне можно. Примерно так же мы не даём пользователю прямой доступ к PostgreSQL, но разрешаем ему нажимать кнопки в интерфейсе, которые вызывают заранее описанную бизнес‑логику. В этой статье я хочу как раз таки разобрать, как может выглядеть такой контур на практике: без магии, без «агент всё сам решит», без сырого SQL от модели и без веры в то, что хороший prompt заменяет нормальную архитектуру.

https://habr.com/ru/articles/1046770/

#aiагенты #ai #ai_agent #fastapi #postgresql #postgres #backend #security #audit #opinion

Не давайте ИИ-агенту прямой доступ к базе. Как я проектировал безопасный контур действий на FastAPI и PostgreSQL

Последнее время я всё чаще встречаю одну и ту же мысль: бизнес никогда не даст ИИ‑агенту доступ к базе клиентов, заявкам, платежам, CRM или внутренним документам. На первый взгляд звучит логично. Если агент ошибётся, перепутает контекст или выполнит не то действие, ущерб может быть вполне реальным. Но мне кажется, что здесь часто путают две разные вещи. Давать агенту прямой доступ к базе действительно нельзя. А вот давать ему возможность работать через ограниченный, проверяемый и журналируемый контур действий вполне можно. Примерно так же мы не даём пользователю прямой доступ к PostgreSQL, но разрешаем ему нажимать кнопки в интерфейсе, которые вызывают заранее описанную бизнес‑логику. В этой статье я хочу как раз таки разобрать, как может выглядеть такой контур на практике: без магии, без «агент всё сам решит», без сырого SQL от модели и без веры в то, что хороший prompt заменяет нормальную архитектуру.

https://habr.com/ru/articles/1046770/

#aiагенты #ai #ai_agent #fastapi #postgresql #postgres #backend #security #audit #opinion

Не давайте ИИ-агенту прямой доступ к базе. Как я проектировал безопасный контур действий на FastAPI и PostgreSQL

Последнее время я всё чаще встречаю одну и ту же мысль: бизнес никогда не даст ИИ‑агенту доступ к базе клиентов, заявкам, платежам, CRM или внутренним документам. На первый взгляд звучит логично. Если агент ошибётся, перепутает контекст или выполнит не то действие, ущерб может быть вполне реальным. Но мне кажется, что здесь часто путают две разные вещи. Давать агенту прямой доступ к базе действительно нельзя. А вот давать ему возможность работать через ограниченный, проверяемый и журналируемый контур действий вполне можно. Примерно так же мы не даём пользователю прямой доступ к PostgreSQL, но разрешаем ему нажимать кнопки в интерфейсе, которые вызывают заранее описанную бизнес‑логику. В этой статье я хочу как раз таки разобрать, как может выглядеть такой контур на практике: без магии, без «агент всё сам решит», без сырого SQL от модели и без веры в то, что хороший prompt заменяет нормальную архитектуру.

https://habr.com/ru/articles/1046770/

#aiагенты #ai #ai_agent #fastapi #postgresql #postgres #backend #security #audit #opinion

Домик для ИИ: как завод пришёл к идее AI ready для бизнеса

Бизнес нацелился делать свой собственный AI. Все задают вопрос: «Какая модель мне нужна?» Но никто не задумывается, на каких мощностях модель будет работать. Мы тоже сначала не задумывались. Разработали корпоративного AI-агента, прокачали ИТ-команду, чтобы двигаться дальше — и споткнулись о «железный порог». Так родилась идея AI ready модуля. В статье рассказали, что это такое и почему AI начинается не с модели, а с инфраструктуры.

https://habr.com/ru/companies/psm_unlim/articles/1046576/

#искусственный_интеллект #ai #aiагенты #rag #энергетика #вычисления #информационная_безопасность #видеоаналитика #инвестиции #инфраструктура

Домик для ИИ: как завод пришёл к идее AI ready для бизнеса

Бизнес нацелился делать свой собственный AI. Все задают вопрос: «Какая модель мне нужна?» Но никто не задумывается, на каких мощностях модель будет работать. Мы тоже сначала не задумывались. Разработали корпоративного AI-агента, прокачали ИТ-команду, чтобы двигаться дальше — и споткнулись о «железный порог». Так родилась идея AI ready модуля. В статье рассказали, что это такое и почему AI начинается не с модели, а с инфраструктуры.

https://habr.com/ru/companies/psm_unlim/articles/1046576/

#искусственный_интеллект #ai #aiагенты #rag #энергетика #вычисления #информационная_безопасность #видеоаналитика #инвестиции #инфраструктура

Домик для ИИ: как завод пришёл к идее AI ready для бизнеса

Бизнес нацелился делать свой собственный AI. Все задают вопрос: «Какая модель мне нужна?» Но никто не задумывается, на каких мощностях модель будет работать. Мы тоже сначала не задумывались. Разработали корпоративного AI-агента, прокачали ИТ-команду, чтобы двигаться дальше — и споткнулись о «железный порог». Так родилась идея AI ready модуля. В статье рассказали, что это такое и почему AI начинается не с модели, а с инфраструктуры.

https://habr.com/ru/companies/psm_unlim/articles/1046576/

#искусственный_интеллект #ai #aiагенты #rag #энергетика #вычисления #информационная_безопасность #видеоаналитика #инвестиции #инфраструктура

[Перевод] Как правильно заLOOPить Fable 5

Модели класса Mythos (такие как Claude Fable 5 ) изменили рабочий процесс многих из нас в Anthropic. Хочу поделиться двумя советами, как работать с этим классом моделей эффективнее.

https://habr.com/ru/articles/1046451/

#Claude_Fable_5 #AIагенты #самокоррекция #агентные_циклы #Claude_Managed_Agents #память_агента #Parameter_Golf #бенчмарки_LLM #промптинжиниринг #Anthropic

[Перевод] Как правильно заLOOPить Fable 5

Модели класса Mythos (такие как Claude Fable 5 ) изменили рабочий процесс многих из нас в Anthropic. Хочу поделиться двумя советами, как работать с этим классом моделей эффективнее.

https://habr.com/ru/articles/1046451/

#Claude_Fable_5 #AIагенты #самокоррекция #агентные_циклы #Claude_Managed_Agents #память_агента #Parameter_Golf #бенчмарки_LLM #промптинжиниринг #Anthropic

[Перевод] Как правильно заLOOPить Fable 5

Модели класса Mythos (такие как Claude Fable 5 ) изменили рабочий процесс многих из нас в Anthropic. Хочу поделиться двумя советами, как работать с этим классом моделей эффективнее.

https://habr.com/ru/articles/1046451/

#Claude_Fable_5 #AIагенты #самокоррекция #агентные_циклы #Claude_Managed_Agents #память_агента #Parameter_Golf #бенчмарки_LLM #промптинжиниринг #Anthropic

Я попросила Claude Fable 5 сделать игру одним промптом. Получился симулятор админа ИИ-канала

9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 - первую публичную модель класса Mythos , на ступень выше привычного Opus . Релиз громкий: 80,3% на SWE-bench Pro , миграция кодбазы Stripe за день, "самая мощная публичная модель в истории компании". Но бенчмарки - это чужой опыт. Мне было интереснее проверить свое: может ли модель не просто написать кусок кода, а собрать маленький продукт целиком - с идеей, механикой, балансом, интерфейсом и концовками. Поэтому я не стала просить змейку, To-Do планер или лендинг. Я попросила одним промптом собрать браузерную игру - симулятор админа Telegram-канала про ИИ . Получился Нейровестник . Поиграть можно и с телефона. Спойлер : модель сама вшила в баланс мораль.

https://habr.com/ru/articles/1046193/

#claude_fable_5 #anthropic #claude #искусственный_интеллект #нейросети #aiагенты #вайбкодинг #генерация_кода #прототипирование #будущее_здесь

Я попросила Claude Fable 5 сделать игру одним промптом. Получился симулятор админа ИИ-канала

9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 - первую публичную модель класса Mythos , на ступень выше привычного Opus . Релиз громкий: 80,3% на SWE-bench Pro , миграция кодбазы Stripe за день, "самая мощная публичная модель в истории компании". Но бенчмарки - это чужой опыт. Мне было интереснее проверить свое: может ли модель не просто написать кусок кода, а собрать маленький продукт целиком - с идеей, механикой, балансом, интерфейсом и концовками. Поэтому я не стала просить змейку, To-Do планер или лендинг. Я попросила одним промптом собрать браузерную игру - симулятор админа Telegram-канала про ИИ . Получился Нейровестник . Поиграть можно и с телефона. Спойлер : модель сама вшила в баланс мораль.

https://habr.com/ru/articles/1046193/

#claude_fable_5 #anthropic #claude #искусственный_интеллект #нейросети #aiагенты #вайбкодинг #генерация_кода #прототипирование #будущее_здесь

Я попросила Claude Fable 5 сделать игру одним промптом. Получился симулятор админа ИИ-канала

9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 - первую публичную модель класса Mythos , на ступень выше привычного Opus . Релиз громкий: 80,3% на SWE-bench Pro , миграция кодбазы Stripe за день, "самая мощная публичная модель в истории компании". Но бенчмарки - это чужой опыт. Мне было интереснее проверить свое: может ли модель не просто написать кусок кода, а собрать маленький продукт целиком - с идеей, механикой, балансом, интерфейсом и концовками. Поэтому я не стала просить змейку, To-Do планер или лендинг. Я попросила одним промптом собрать браузерную игру - симулятор админа Telegram-канала про ИИ . Получился Нейровестник . Поиграть можно и с телефона. Спойлер : модель сама вшила в баланс мораль.

https://habr.com/ru/articles/1046193/

#claude_fable_5 #anthropic #claude #искусственный_интеллект #нейросети #aiагенты #вайбкодинг #генерация_кода #прототипирование #будущее_здесь

Токен-оптимизация агентов: на что уходит контекстное окно MCP

Чем больше задач берёт на себя агент, тем чаще он упирается не в качество модели, а в контекстное окно: туда нужно уместить инструкции, историю диалога, схемы инструментов и всё, что эти инструменты возвращают. Я считаю, что токен-оптимизация агентов — то, как мы расходуем это окно — станет одним из ключевых направлений ближайших лет, наравне с выбором модели и качеством промпта.

https://habr.com/ru/articles/1046203/

#mcp #claude #anthropic #llm #aiагенты #opensource #contextengineering #ai #claudecode #tokens

Токен-оптимизация агентов: на что уходит контекстное окно MCP

Чем больше задач берёт на себя агент, тем чаще он упирается не в качество модели, а в контекстное окно: туда нужно уместить инструкции, историю диалога, схемы инструментов и всё, что эти инструменты возвращают. Я считаю, что токен-оптимизация агентов — то, как мы расходуем это окно — станет одним из ключевых направлений ближайших лет, наравне с выбором модели и качеством промпта.

https://habr.com/ru/articles/1046203/

#mcp #claude #anthropic #llm #aiагенты #opensource #contextengineering #ai #claudecode #tokens

Токен-оптимизация агентов: на что уходит контекстное окно MCP

Чем больше задач берёт на себя агент, тем чаще он упирается не в качество модели, а в контекстное окно: туда нужно уместить инструкции, историю диалога, схемы инструментов и всё, что эти инструменты возвращают. Я считаю, что токен-оптимизация агентов — то, как мы расходуем это окно — станет одним из ключевых направлений ближайших лет, наравне с выбором модели и качеством промпта.

https://habr.com/ru/articles/1046203/

#mcp #claude #anthropic #llm #aiагенты #opensource #contextengineering #ai #claudecode #tokens

Anthropic выпустили Mythos, а в России заблокировали Python

17-й выпуск IT-новостей от OpenIDE ! Anthropic за одну неделю успели опубликовать страшную статью про рекурсивное самосовершенствование ИИ и выпустить публичную версию Mythos. В России на несколько часов заблокировали Python, GitHub продолжает страдать от 17 млн AI-сгенерированных PR в месяц, а разработчики отказались работать без AI даже ради эксперимента.

https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1046123/

#Anthropic #Mythos #Claude_Fable_5 #GitHub #AIагенты #блокировка #Nemotron_3_Ultra #NVIDIA #OpenIDE

Anthropic выпустили Mythos, а в России заблокировали Python

17-й выпуск IT-новостей от OpenIDE ! Anthropic за одну неделю успели опубликовать страшную статью про рекурсивное самосовершенствование ИИ и выпустить публичную версию Mythos. В России на несколько часов заблокировали Python, GitHub продолжает страдать от 17 млн AI-сгенерированных PR в месяц, а разработчики отказались работать без AI даже ради эксперимента.

https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1046123/

#Anthropic #Mythos #Claude_Fable_5 #GitHub #AIагенты #блокировка #Nemotron_3_Ultra #NVIDIA #OpenIDE

Anthropic выпустили Mythos, а в России заблокировали Python

17-й выпуск IT-новостей от OpenIDE ! Anthropic за одну неделю успели опубликовать страшную статью про рекурсивное самосовершенствование ИИ и выпустить публичную версию Mythos. В России на несколько часов заблокировали Python, GitHub продолжает страдать от 17 млн AI-сгенерированных PR в месяц, а разработчики отказались работать без AI даже ради эксперимента.

https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1046123/

#Anthropic #Mythos #Claude_Fable_5 #GitHub #AIагенты #блокировка #Nemotron_3_Ultra #NVIDIA #OpenIDE

Veai 5.12: агент в любимой IDE, которому не нужно заранее объяснять формат задачи

Главная ценность релиза — разработчик начинает с рабочей задачи, а не с выбора режима. Каждый день есть задачи, которые хочется сделать быстро и чисто: разобраться с падающим тестом, поправить метод, доделать фичу. Но правильный путь не всегда понятен заранее: иногда нужна простая правка, иногда — исследование проекта, тесты, ревью или отладка. Для этого в Veai 5.12 появился General Agent . Он принимает задачу в том виде, в каком разработчик обычно ее формулирует: неидеально, с сомнениями и неполным пониманием пути. Агент сам подбирает нужные действия и отдает результат, который уже можно проверить. Попробовать Veai 5.12 · Что входит в релиз В этом релизе мы собрали изменения, которые закрывают весь путь работы с агентом: от первого сообщения в чат до проверки результата.

https://habr.com/ru/companies/veai/articles/1044846/

#aiагенты #ai #программирование #java #kotlin #kotlin_native #аналитика #ide #курсор

Veai 5.12: агент в любимой IDE, которому не нужно заранее объяснять формат задачи

Главная ценность релиза — разработчик начинает с рабочей задачи, а не с выбора режима. Каждый день есть задачи, которые хочется сделать быстро и чисто: разобраться с падающим тестом, поправить метод, доделать фичу. Но правильный путь не всегда понятен заранее: иногда нужна простая правка, иногда — исследование проекта, тесты, ревью или отладка. Для этого в Veai 5.12 появился General Agent . Он принимает задачу в том виде, в каком разработчик обычно ее формулирует: неидеально, с сомнениями и неполным пониманием пути. Агент сам подбирает нужные действия и отдает результат, который уже можно проверить. Попробовать Veai 5.12 · Что входит в релиз В этом релизе мы собрали изменения, которые закрывают весь путь работы с агентом: от первого сообщения в чат до проверки результата.

https://habr.com/ru/companies/veai/articles/1044846/

#aiагенты #ai #программирование #java #kotlin #kotlin_native #аналитика #ide #курсор

Veai 5.12: агент в любимой IDE, которому не нужно заранее объяснять формат задачи

Главная ценность релиза — разработчик начинает с рабочей задачи, а не с выбора режима. Каждый день есть задачи, которые хочется сделать быстро и чисто: разобраться с падающим тестом, поправить метод, доделать фичу. Но правильный путь не всегда понятен заранее: иногда нужна простая правка, иногда — исследование проекта, тесты, ревью или отладка. Для этого в Veai 5.12 появился General Agent . Он принимает задачу в том виде, в каком разработчик обычно ее формулирует: неидеально, с сомнениями и неполным пониманием пути. Агент сам подбирает нужные действия и отдает результат, который уже можно проверить. Попробовать Veai 5.12 · Что входит в релиз В этом релизе мы собрали изменения, которые закрывают весь путь работы с агентом: от первого сообщения в чат до проверки результата.

https://habr.com/ru/companies/veai/articles/1044846/

#aiагенты #ai #программирование #java #kotlin #kotlin_native #аналитика #ide #курсор

Accept-driven development или давайте снова понимать свой код

Наверное, через это уже прошёл каждый из нас :) Где-то после полугода очень достаточно работы с агентами я стал принимать диффы быстрее, чем успеваю реально в них вникнуть, в итоге в один из я оказался в ситуации, что словил баг, а на поиски проблемы потратил чуть больше часа, а найдя ее, я понял, на сколько она была тривиальной Короче говоря, то что мы используем агентов - конечно суперсила, но в итоге, мы все начинаем идти по “Accepted driven development” , а это уже начинает сильно отупливать влиять на наши с вами когнитивные возможности :) ну и на наши умения в разработке в целом Спойлер: это все решается, но нет, не тем что мы перестаем читать в целом код Меня зовут Эдгар Сипки, я founder easyp & sipki tech и отбираю доклады на Golang Conf в программном комитете. А в своём тг-канале делюсь прикладными AI-инструментами и подходами для разработки - подписывайтесь, дальше будет больше :) Так вот, обратно к теме. В этой статье я дам промпт-генератор, который соберёт learning skills под ваш проект - чтобы агенты и дальше ускоряли вас, а понимание собственного кода оставалось вашим, а не делегировалось модели :) Но сначала про сама проблему: снаружи-то это кажется все на увеличение нашего KPI, вроде ты и быстрее двигаешься, меньше застреваешь, да и в целом не тратишь часы на написания кода, но вот позже уже начинаются проблемы Когда надо объяснить, что именно ты только что принял. Какие инварианты поменялись? Почему решение такое? Какие edge cases теперь важны? Что сломается через месяц, если кто-то тронет соседний кусок кода? (а это будет не редко)

https://habr.com/ru/articles/1045882/

#oss #open_source #llm #skills #skillfactory #skillmd #ai #aiагенты #devtools #agents

Accept-driven development или давайте снова понимать свой код

Наверное, через это уже прошёл каждый из нас :) Где-то после полугода очень достаточно работы с агентами я стал принимать диффы быстрее, чем успеваю реально в них вникнуть, в итоге в один из я оказался в ситуации, что словил баг, а на поиски проблемы потратил чуть больше часа, а найдя ее, я понял, на сколько она была тривиальной Короче говоря, то что мы используем агентов - конечно суперсила, но в итоге, мы все начинаем идти по “Accepted driven development” , а это уже начинает сильно отупливать влиять на наши с вами когнитивные возможности :) ну и на наши умения в разработке в целом Спойлер: это все решается, но нет, не тем что мы перестаем читать в целом код Меня зовут Эдгар Сипки, я founder easyp & sipki tech и отбираю доклады на Golang Conf в программном комитете. А в своём тг-канале делюсь прикладными AI-инструментами и подходами для разработки - подписывайтесь, дальше будет больше :) Так вот, обратно к теме. В этой статье я дам промпт-генератор, который соберёт learning skills под ваш проект - чтобы агенты и дальше ускоряли вас, а понимание собственного кода оставалось вашим, а не делегировалось модели :) Но сначала про сама проблему: снаружи-то это кажется все на увеличение нашего KPI, вроде ты и быстрее двигаешься, меньше застреваешь, да и в целом не тратишь часы на написания кода, но вот позже уже начинаются проблемы Когда надо объяснить, что именно ты только что принял. Какие инварианты поменялись? Почему решение такое? Какие edge cases теперь важны? Что сломается через месяц, если кто-то тронет соседний кусок кода? (а это будет не редко)

https://habr.com/ru/articles/1045882/

#oss #open_source #llm #skills #skillfactory #skillmd #ai #aiагенты #devtools #agents

Accept-driven development или давайте снова понимать свой код

Наверное, через это уже прошёл каждый из нас :) Где-то после полугода очень достаточно работы с агентами я стал принимать диффы быстрее, чем успеваю реально в них вникнуть, в итоге в один из я оказался в ситуации, что словил баг, а на поиски проблемы потратил чуть больше часа, а найдя ее, я понял, на сколько она была тривиальной Короче говоря, то что мы используем агентов - конечно суперсила, но в итоге, мы все начинаем идти по “Accepted driven development” , а это уже начинает сильно отупливать влиять на наши с вами когнитивные возможности :) ну и на наши умения в разработке в целом Спойлер: это все решается, но нет, не тем что мы перестаем читать в целом код Меня зовут Эдгар Сипки, я founder easyp & sipki tech и отбираю доклады на Golang Conf в программном комитете. А в своём тг-канале делюсь прикладными AI-инструментами и подходами для разработки - подписывайтесь, дальше будет больше :) Так вот, обратно к теме. В этой статье я дам промпт-генератор, который соберёт learning skills под ваш проект - чтобы агенты и дальше ускоряли вас, а понимание собственного кода оставалось вашим, а не делегировалось модели :) Но сначала про сама проблему: снаружи-то это кажется все на увеличение нашего KPI, вроде ты и быстрее двигаешься, меньше застреваешь, да и в целом не тратишь часы на написания кода, но вот позже уже начинаются проблемы Когда надо объяснить, что именно ты только что принял. Какие инварианты поменялись? Почему решение такое? Какие edge cases теперь важны? Что сломается через месяц, если кто-то тронет соседний кусок кода? (а это будет не редко)

https://habr.com/ru/articles/1045882/

#oss #open_source #llm #skills #skillfactory #skillmd #ai #aiагенты #devtools #agents

[Перевод] Каково это — работать с Fable 5 (Mythos)

У меня был ранний доступ к первой публично доступной модели класса Mythos — Claude 5 Fable. Большинство обсуждений вокруг Mythos сосредоточено на кибербезопасности, но я тестировал модель на всём остальном (ограничения Fable фактически блокируют её использование в этой области). Мой вывод: это реальный скачок относительно всех моделей, с которыми я работал раньше. И, что важнее, он говорит о фундаментальных изменениях в том, как мы взаимодействуем с AI.

https://habr.com/ru/articles/1045824/

#Claude_Mythos #Claude_Fable #большие_языковые_модели #AIагенты #мультиагентные_системы #автономные_AI #Claude_Code #стоимость_inference #будущее_разработки #человек_в_контуре

[Перевод] Каково это — работать с Fable 5 (Mythos)

У меня был ранний доступ к первой публично доступной модели класса Mythos — Claude 5 Fable. Большинство обсуждений вокруг Mythos сосредоточено на кибербезопасности, но я тестировал модель на всём остальном (ограничения Fable фактически блокируют её использование в этой области). Мой вывод: это реальный скачок относительно всех моделей, с которыми я работал раньше. И, что важнее, он говорит о фундаментальных изменениях в том, как мы взаимодействуем с AI.

https://habr.com/ru/articles/1045824/

#Claude_Mythos #Claude_Fable #большие_языковые_модели #AIагенты #мультиагентные_системы #автономные_AI #Claude_Code #стоимость_inference #будущее_разработки #человек_в_контуре

[Перевод] Каково это — работать с Fable 5 (Mythos)

У меня был ранний доступ к первой публично доступной модели класса Mythos — Claude 5 Fable. Большинство обсуждений вокруг Mythos сосредоточено на кибербезопасности, но я тестировал модель на всём остальном (ограничения Fable фактически блокируют её использование в этой области). Мой вывод: это реальный скачок относительно всех моделей, с которыми я работал раньше. И, что важнее, он говорит о фундаментальных изменениях в том, как мы взаимодействуем с AI.

https://habr.com/ru/articles/1045824/

#Claude_Mythos #Claude_Fable #большие_языковые_модели #AIагенты #мультиагентные_системы #автономные_AI #Claude_Code #стоимость_inference #будущее_разработки #человек_в_контуре

Anthropic выпустила Fable 5 — и я задумался, не движемся ли мы не в ту сторону

«9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 — первую публично доступную модель класса Mythos, той самой, которую в апреле сочли слишком мощной для публики. Релиз впечатляет по бенчмаркам, но чем дольше я его читал, тем сильнее крепло ощущение: модель дороже вдвое, медленнее, тратит лимиты по двойной ставке, а на части запросов сама себя понижает до Opus. Разбираю релиз по фактам и рассуждаю, почему удешевление и ускорение, возможно, важнее, чем очередные проценты на графике способностей.» Одно замечание: тон статьи — умеренно критический к индустрии в целом, не к Anthropic конкретно. Если хочешь сместить акцент (сделать жёстче или, наоборот, нейтральнее) — скажу как поправить. И поскольку это мнение под твоим именем, финальное слово за тобой — перечитай, согласен ли ты с формулировками, прежде чем публиковать.

https://habr.com/ru/articles/1045700/

#Anthropic #Claude #Fable_5 #Mythos #LLM #инференс #стоимость_AI #AIагенты

Anthropic выпустила Fable 5 — и я задумался, не движемся ли мы не в ту сторону

«9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 — первую публично доступную модель класса Mythos, той самой, которую в апреле сочли слишком мощной для публики. Релиз впечатляет по бенчмаркам, но чем дольше я его читал, тем сильнее крепло ощущение: модель дороже вдвое, медленнее, тратит лимиты по двойной ставке, а на части запросов сама себя понижает до Opus. Разбираю релиз по фактам и рассуждаю, почему удешевление и ускорение, возможно, важнее, чем очередные проценты на графике способностей.» Одно замечание: тон статьи — умеренно критический к индустрии в целом, не к Anthropic конкретно. Если хочешь сместить акцент (сделать жёстче или, наоборот, нейтральнее) — скажу как поправить. И поскольку это мнение под твоим именем, финальное слово за тобой — перечитай, согласен ли ты с формулировками, прежде чем публиковать.

https://habr.com/ru/articles/1045700/

#Anthropic #Claude #Fable_5 #Mythos #LLM #инференс #стоимость_AI #AIагенты

Anthropic выпустила Fable 5 — и я задумался, не движемся ли мы не в ту сторону

«9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 — первую публично доступную модель класса Mythos, той самой, которую в апреле сочли слишком мощной для публики. Релиз впечатляет по бенчмаркам, но чем дольше я его читал, тем сильнее крепло ощущение: модель дороже вдвое, медленнее, тратит лимиты по двойной ставке, а на части запросов сама себя понижает до Opus. Разбираю релиз по фактам и рассуждаю, почему удешевление и ускорение, возможно, важнее, чем очередные проценты на графике способностей.» Одно замечание: тон статьи — умеренно критический к индустрии в целом, не к Anthropic конкретно. Если хочешь сместить акцент (сделать жёстче или, наоборот, нейтральнее) — скажу как поправить. И поскольку это мнение под твоим именем, финальное слово за тобой — перечитай, согласен ли ты с формулировками, прежде чем публиковать.

https://habr.com/ru/articles/1045700/

#Anthropic #Claude #Fable_5 #Mythos #LLM #инференс #стоимость_AI #AIагенты

Топ-советы по Claude Code от Бориса Черни и не только: гайд на 56k звёзд — что реально работает, а что мимо

Наткнулся на репозиторий claude-code-best-practice — под 56 тысяч звёзд, #1 в GitHub Trending, внутри собраны в том числе советы самого создателя Claude Code. И поймал странное чувство: весь последний год я по кусочкам писал статьи ровно про то, что тут лежит в одном месте. Оркестрация, индексация кода, память агентов, выбор модели — это всё узлы одной карты. Но в одном месте карта спорит с моим опытом. Репо жёстко заявляет: «agentic search (glob+grep) бьёт RAG, векторные БД мы попробовали и выкинули». А я прямо сейчас внедряю Graphify во все проекты — и он работает: быстро, точно, сокращает токены. Кто из нас прав? Полез разбираться — и нашёл, что сам создатель Claude Code признал: ранний Claude Code использовал RAG, но agentic search «обогнал всё, и это было неожиданно». Правда, добавил: «оценивали в основном по ощущениям». В статье распутываю этот спор и выкладываю навигатор по репозиторию на русском.

https://habr.com/ru/articles/1045510/

#Claude_Code #AIагенты #agenticengineering #RAG #ripgrep #Graphify #оркестрацияагентов #codesearch

Топ-советы по Claude Code от Бориса Черни и не только: гайд на 56k звёзд — что реально работает, а что мимо

Наткнулся на репозиторий claude-code-best-practice — под 56 тысяч звёзд, #1 в GitHub Trending, внутри собраны в том числе советы самого создателя Claude Code. И поймал странное чувство: весь последний год я по кусочкам писал статьи ровно про то, что тут лежит в одном месте. Оркестрация, индексация кода, память агентов, выбор модели — это всё узлы одной карты. Но в одном месте карта спорит с моим опытом. Репо жёстко заявляет: «agentic search (glob+grep) бьёт RAG, векторные БД мы попробовали и выкинули». А я прямо сейчас внедряю Graphify во все проекты — и он работает: быстро, точно, сокращает токены. Кто из нас прав? Полез разбираться — и нашёл, что сам создатель Claude Code признал: ранний Claude Code использовал RAG, но agentic search «обогнал всё, и это было неожиданно». Правда, добавил: «оценивали в основном по ощущениям». В статье распутываю этот спор и выкладываю навигатор по репозиторию на русском.

https://habr.com/ru/articles/1045510/

#Claude_Code #AIагенты #agenticengineering #RAG #ripgrep #Graphify #оркестрацияагентов #codesearch

Топ-советы по Claude Code от Бориса Черни и не только: гайд на 56k звёзд — что реально работает, а что мимо

Наткнулся на репозиторий claude-code-best-practice — под 56 тысяч звёзд, #1 в GitHub Trending, внутри собраны в том числе советы самого создателя Claude Code. И поймал странное чувство: весь последний год я по кусочкам писал статьи ровно про то, что тут лежит в одном месте. Оркестрация, индексация кода, память агентов, выбор модели — это всё узлы одной карты. Но в одном месте карта спорит с моим опытом. Репо жёстко заявляет: «agentic search (glob+grep) бьёт RAG, векторные БД мы попробовали и выкинули». А я прямо сейчас внедряю Graphify во все проекты — и он работает: быстро, точно, сокращает токены. Кто из нас прав? Полез разбираться — и нашёл, что сам создатель Claude Code признал: ранний Claude Code использовал RAG, но agentic search «обогнал всё, и это было неожиданно». Правда, добавил: «оценивали в основном по ощущениям». В статье распутываю этот спор и выкладываю навигатор по репозиторию на русском.

https://habr.com/ru/articles/1045510/

#Claude_Code #AIагенты #agenticengineering #RAG #ripgrep #Graphify #оркестрацияагентов #codesearch

Skill of the week: Spring Explore — первичный сбор контекста

Первичное наполнение контекста — крайне важная задача, результаты которой влияют на качество решения/сгенерированного кода, возможно, даже больше, чем выбранная модель. В Claude Code за это отвечает Explore sub-agent, который, к слову, справляется неплохо, ровно до тех пор, пока вы не начинаете "по настоящему" использовать Spring: добавляя собственные starters, используя OpenAPI (Spec-first), определяя Bean/Components в стиле Josh Long (описывая их в конфигурациях), а также внедряя множество других инструментов фреймворка. В этом случае качественный анализ можно провести, только зная особенности работы Spring Framework и экосистемы. В этом выпуске еженедельного дайджеста Skill of the week разберёмся, как, используя Spring Explore Skill, научить агента понимать специфику Spring-приложения и выполнять качественный первичный анализ.

https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1041314/

#spring #springboot #java #aiагенты #ai #claudecode #codex #skill

Skill of the week: Spring Explore — первичный сбор контекста

Первичное наполнение контекста — крайне важная задача, результаты которой влияют на качество решения/сгенерированного кода, возможно, даже больше, чем выбранная модель. В Claude Code за это отвечает Explore sub-agent, который, к слову, справляется неплохо, ровно до тех пор, пока вы не начинаете "по настоящему" использовать Spring: добавляя собственные starters, используя OpenAPI (Spec-first), определяя Bean/Components в стиле Josh Long (описывая их в конфигурациях), а также внедряя множество других инструментов фреймворка. В этом случае качественный анализ можно провести, только зная особенности работы Spring Framework и экосистемы. В этом выпуске еженедельного дайджеста Skill of the week разберёмся, как, используя Spring Explore Skill, научить агента понимать специфику Spring-приложения и выполнять качественный первичный анализ.

https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1041314/

#spring #springboot #java #aiагенты #ai #claudecode #codex #skill

Skill of the week: Spring Explore — первичный сбор контекста

Первичное наполнение контекста — крайне важная задача, результаты которой влияют на качество решения/сгенерированного кода, возможно, даже больше, чем выбранная модель. В Claude Code за это отвечает Explore sub-agent, который, к слову, справляется неплохо, ровно до тех пор, пока вы не начинаете "по настоящему" использовать Spring: добавляя собственные starters, используя OpenAPI (Spec-first), определяя Bean/Components в стиле Josh Long (описывая их в конфигурациях), а также внедряя множество других инструментов фреймворка. В этом случае качественный анализ можно провести, только зная особенности работы Spring Framework и экосистемы. В этом выпуске еженедельного дайджеста Skill of the week разберёмся, как, используя Spring Explore Skill, научить агента понимать специфику Spring-приложения и выполнять качественный первичный анализ.

https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1041314/

#spring #springboot #java #aiагенты #ai #claudecode #codex #skill

Агенты генерируют код быстрее. Дубли тоже

Код стало писать дешевле: большие команды и AI-агенты быстрее создают новые файлы, паттерны и, иногда, дубли. Если поиск copy-paste работает медленно, его легко убрать из каждого pull request и запускать только иногда. Я попробовал сделать быстрый Rust-клон jscpd, чтобы duplicate-code check оставался достаточно дешевым для обычного CI.

https://habr.com/ru/articles/1044548/

#jscpdrs #jscpd #Rust #поиск_дублей #copypaste_detector #GitHub_Actions #качество_кода #AIагенты #npm #cicd

Агенты генерируют код быстрее. Дубли тоже

Код стало писать дешевле: большие команды и AI-агенты быстрее создают новые файлы, паттерны и, иногда, дубли. Если поиск copy-paste работает медленно, его легко убрать из каждого pull request и запускать только иногда. Я попробовал сделать быстрый Rust-клон jscpd, чтобы duplicate-code check оставался достаточно дешевым для обычного CI.

https://habr.com/ru/articles/1044548/

#jscpdrs #jscpd #Rust #поиск_дублей #copypaste_detector #GitHub_Actions #качество_кода #AIагенты #npm #cicd

Агенты генерируют код быстрее. Дубли тоже

Код стало писать дешевле: большие команды и AI-агенты быстрее создают новые файлы, паттерны и, иногда, дубли. Если поиск copy-paste работает медленно, его легко убрать из каждого pull request и запускать только иногда. Я попробовал сделать быстрый Rust-клон jscpd, чтобы duplicate-code check оставался достаточно дешевым для обычного CI.

https://habr.com/ru/articles/1044548/

#jscpdrs #jscpd #Rust #поиск_дублей #copypaste_detector #GitHub_Actions #качество_кода #AIагенты #npm #cicd

ИИ-браузер: сотрудник, который ходит по сайтам, кликает баннеры и верит скидкам 90%

Был у меня знакомый стажёр. Толковый, исполнительный, делал всё, что скажешь, и ровно так, как скажешь. Проблема была одна: если в задании написали глупость, он делал глупость. Не потому что дурак — потому что доверял написанному больше, чем себе. Так вот, ИИ-браузер — это тот самый стажёр. Только теперь у него ваша почта, ваш банк и корпоративный портал, а вы ушли пить кофе. Меня зовут Сергей Куриленко, я ML-разработчик, соавтор курса

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1042020/

#ии #ииагенты #ai #aiагенты #comet #perplexity #atlas #openai #replit #replit_agent

ИИ-браузер: сотрудник, который ходит по сайтам, кликает баннеры и верит скидкам 90%

Был у меня знакомый стажёр. Толковый, исполнительный, делал всё, что скажешь, и ровно так, как скажешь. Проблема была одна: если в задании написали глупость, он делал глупость. Не потому что дурак — потому что доверял написанному больше, чем себе. Так вот, ИИ-браузер — это тот самый стажёр. Только теперь у него ваша почта, ваш банк и корпоративный портал, а вы ушли пить кофе. Меня зовут Сергей Куриленко, я ML-разработчик, соавтор курса

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1042020/

#ии #ииагенты #ai #aiагенты #comet #perplexity #atlas #openai #replit #replit_agent

ИИ-браузер: сотрудник, который ходит по сайтам, кликает баннеры и верит скидкам 90%

Был у меня знакомый стажёр. Толковый, исполнительный, делал всё, что скажешь, и ровно так, как скажешь. Проблема была одна: если в задании написали глупость, он делал глупость. Не потому что дурак — потому что доверял написанному больше, чем себе. Так вот, ИИ-браузер — это тот самый стажёр. Только теперь у него ваша почта, ваш банк и корпоративный портал, а вы ушли пить кофе. Меня зовут Сергей Куриленко, я ML-разработчик, соавтор курса

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1042020/

#ии #ииагенты #ai #aiагенты #comet #perplexity #atlas #openai #replit #replit_agent

CокрAIти.It: что там с сокращениями айтишников? Операция оптимизация

Волна сокращений в IT — реальность, а не угроза. С конца 2024 года к консультантам «большой четвёрки» всё чаще приходят не технические директора, а CEO и CFO с одним запросом: «Айтишников стало слишком много — что-то надо сделать». Для CTO ключевой путь — создание профессиональных команд, усиленных ИИ-инструментами, где CTO становится инициатором изменений, а не их объектом. Искусственный интеллект кардинально повышает производительность и сокращает численность штата: бизнес требует минимум 30% сокращений, а лидеры рынка достигают 70–80%. Это новая эра, сравнимая с изобретением компьютера, требующая перехода на качественно новый уровень.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/1044104/

#вайбкодинг #вайбкодинг #ai #aiагенты

CокрAIти.It: что там с сокращениями айтишников? Операция оптимизация

Волна сокращений в IT — реальность, а не угроза. С конца 2024 года к консультантам «большой четвёрки» всё чаще приходят не технические директора, а CEO и CFO с одним запросом: «Айтишников стало слишком много — что-то надо сделать». Для CTO ключевой путь — создание профессиональных команд, усиленных ИИ-инструментами, где CTO становится инициатором изменений, а не их объектом. Искусственный интеллект кардинально повышает производительность и сокращает численность штата: бизнес требует минимум 30% сокращений, а лидеры рынка достигают 70–80%. Это новая эра, сравнимая с изобретением компьютера, требующая перехода на качественно новый уровень.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/1044104/

#вайбкодинг #вайбкодинг #ai #aiагенты

CокрAIти.It: что там с сокращениями айтишников? Операция оптимизация

Волна сокращений в IT — реальность, а не угроза. С конца 2024 года к консультантам «большой четвёрки» всё чаще приходят не технические директора, а CEO и CFO с одним запросом: «Айтишников стало слишком много — что-то надо сделать». Для CTO ключевой путь — создание профессиональных команд, усиленных ИИ-инструментами, где CTO становится инициатором изменений, а не их объектом. Искусственный интеллект кардинально повышает производительность и сокращает численность штата: бизнес требует минимум 30% сокращений, а лидеры рынка достигают 70–80%. Это новая эра, сравнимая с изобретением компьютера, требующая перехода на качественно новый уровень.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/1044104/

#вайбкодинг #вайбкодинг #ai #aiагенты

Как я прошёл путь от «сам быстрее напишу» до своего фреймворка для агентной разработки

Когда я пытался делегировать ИИ-агентам написание кода для рабочих задач, то быстро наступил на все возможные грабли. В итоге на ревью и исправление ошибок уходило больше времени, чем ушло бы на самостоятельную разработку. Чтобы не отказываться от ИИ-помощников, нужно менять сам подход к взаимодействию с ними. В статье я разбираю механику основных проблем — деградации контекста ( Context Rot ), отсутствия долгосрочной памяти и неконтролируемой генерации кода. А также такой подход как spec-driven development . А заодно показываю, как решал эти боли с помощью Vibe-skills — своего минималистичного набора правил и промптов. Рассказываю, как заставить агента (на примере Claude Code) работать строго по спецификациям, использовать TDD и всегда оставлять финальное решение за человеком.

https://habr.com/ru/articles/1044322/

#claude_code #spec_driven_development #superpowers #context_rot #tdd #vibecoding #vibecoding #aiагенты #ииагенты #llm

Как я прошёл путь от «сам быстрее напишу» до своего фреймворка для агентной разработки

Когда я пытался делегировать ИИ-агентам написание кода для рабочих задач, то быстро наступил на все возможные грабли. В итоге на ревью и исправление ошибок уходило больше времени, чем ушло бы на самостоятельную разработку. Чтобы не отказываться от ИИ-помощников, нужно менять сам подход к взаимодействию с ними. В статье я разбираю механику основных проблем — деградации контекста ( Context Rot ), отсутствия долгосрочной памяти и неконтролируемой генерации кода. А также такой подход как spec-driven development . А заодно показываю, как решал эти боли с помощью Vibe-skills — своего минималистичного набора правил и промптов. Рассказываю, как заставить агента (на примере Claude Code) работать строго по спецификациям, использовать TDD и всегда оставлять финальное решение за человеком.

https://habr.com/ru/articles/1044322/

#claude_code #spec_driven_development #superpowers #context_rot #tdd #vibecoding #vibecoding #aiагенты #ииагенты #llm

Как я прошёл путь от «сам быстрее напишу» до своего фреймворка для агентной разработки

Когда я пытался делегировать ИИ-агентам написание кода для рабочих задач, то быстро наступил на все возможные грабли. В итоге на ревью и исправление ошибок уходило больше времени, чем ушло бы на самостоятельную разработку. Чтобы не отказываться от ИИ-помощников, нужно менять сам подход к взаимодействию с ними. В статье я разбираю механику основных проблем — деградации контекста ( Context Rot ), отсутствия долгосрочной памяти и неконтролируемой генерации кода. А также такой подход как spec-driven development . А заодно показываю, как решал эти боли с помощью Vibe-skills — своего минималистичного набора правил и промптов. Рассказываю, как заставить агента (на примере Claude Code) работать строго по спецификациям, использовать TDD и всегда оставлять финальное решение за человеком.

https://habr.com/ru/articles/1044322/

#claude_code #spec_driven_development #superpowers #context_rot #tdd #vibecoding #vibecoding #aiагенты #ииагенты #llm

Как платформа управления AI-агентами будет справляться с нагрузкой: архитектура без магии

Когда говорят про AI-агентов, обычно обсуждают качество модели, промпты, рассуждения, hallucinations, стоимость токенов и скорость ответа. Но если убрать маркетинговый шум, быстро выясняется более приземлённая проблема: как вообще такая система будет работать под нагрузкой? Один пользователь попросил агента составить отчёт. Второй запустил проверку данных в CRM. Третий подключил агента к базе, почте и внутреннему API. Четвёртый дал агенту задачу, которая порождает ещё десять внутренних действий. И вот уже перед нами не “чат с искусственным интеллектом”, а полноценная распределённая платформа, где нужно контролировать запросы, права доступа, очереди, лимиты, ошибки, повторные попытки, логи, безопасность и стоимость выполнения. В этой статье я разберу, как может быть устроена платформа управления AI-агентами, подобная нашей: не как один большой чат-бот, а как отдельный слой между пользователем, моделью, API, бизнес-системами и инфраструктурой. Главный вопрос статьи: за счёт чего такая платформа может выдерживать нагрузку и не превращаться в хаос при росте числа пользователей, агентов и выполняемых действий.

https://habr.com/ru/articles/1044272/

#ai #aiагенты #ai_agent #aiagent #ai_security #os #security_sectors

Как платформа управления AI-агентами будет справляться с нагрузкой: архитектура без магии

Когда говорят про AI-агентов, обычно обсуждают качество модели, промпты, рассуждения, hallucinations, стоимость токенов и скорость ответа. Но если убрать маркетинговый шум, быстро выясняется более приземлённая проблема: как вообще такая система будет работать под нагрузкой? Один пользователь попросил агента составить отчёт. Второй запустил проверку данных в CRM. Третий подключил агента к базе, почте и внутреннему API. Четвёртый дал агенту задачу, которая порождает ещё десять внутренних действий. И вот уже перед нами не “чат с искусственным интеллектом”, а полноценная распределённая платформа, где нужно контролировать запросы, права доступа, очереди, лимиты, ошибки, повторные попытки, логи, безопасность и стоимость выполнения. В этой статье я разберу, как может быть устроена платформа управления AI-агентами, подобная нашей: не как один большой чат-бот, а как отдельный слой между пользователем, моделью, API, бизнес-системами и инфраструктурой. Главный вопрос статьи: за счёт чего такая платформа может выдерживать нагрузку и не превращаться в хаос при росте числа пользователей, агентов и выполняемых действий.

https://habr.com/ru/articles/1044272/

#ai #aiагенты #ai_agent #aiagent #ai_security #os #security_sectors

Как платформа управления AI-агентами будет справляться с нагрузкой: архитектура без магии

Когда говорят про AI-агентов, обычно обсуждают качество модели, промпты, рассуждения, hallucinations, стоимость токенов и скорость ответа. Но если убрать маркетинговый шум, быстро выясняется более приземлённая проблема: как вообще такая система будет работать под нагрузкой? Один пользователь попросил агента составить отчёт. Второй запустил проверку данных в CRM. Третий подключил агента к базе, почте и внутреннему API. Четвёртый дал агенту задачу, которая порождает ещё десять внутренних действий. И вот уже перед нами не “чат с искусственным интеллектом”, а полноценная распределённая платформа, где нужно контролировать запросы, права доступа, очереди, лимиты, ошибки, повторные попытки, логи, безопасность и стоимость выполнения. В этой статье я разберу, как может быть устроена платформа управления AI-агентами, подобная нашей: не как один большой чат-бот, а как отдельный слой между пользователем, моделью, API, бизнес-системами и инфраструктурой. Главный вопрос статьи: за счёт чего такая платформа может выдерживать нагрузку и не превращаться в хаос при росте числа пользователей, агентов и выполняемых действий.

https://habr.com/ru/articles/1044272/

#ai #aiагенты #ai_agent #aiagent #ai_security #os #security_sectors

Почему компании скоро начнут учитывать AI-действия как новый вид корпоративного актива

Токен — это единица текста. AI-действие — это единица полезного результата. AI-действия - это не абстракция и не побочный эффект автоматизации. Это измеримый экономический ресурс, который уже сегодня создаёт реальную ценность. Осталось лишь признать его в балансе.

https://habr.com/ru/articles/1044266/

#aiагенты #ai #ai_агенты #os #ai_security #ии_помощник #ииагенты #иипомощники #ииагент #защита_информации

Почему компании скоро начнут учитывать AI-действия как новый вид корпоративного актива

Токен — это единица текста. AI-действие — это единица полезного результата. AI-действия - это не абстракция и не побочный эффект автоматизации. Это измеримый экономический ресурс, который уже сегодня создаёт реальную ценность. Осталось лишь признать его в балансе.

https://habr.com/ru/articles/1044266/

#aiагенты #ai #ai_агенты #os #ai_security #ии_помощник #ииагенты #иипомощники #ииагент #защита_информации

Почему компании скоро начнут учитывать AI-действия как новый вид корпоративного актива

Токен — это единица текста. AI-действие — это единица полезного результата. AI-действия - это не абстракция и не побочный эффект автоматизации. Это измеримый экономический ресурс, который уже сегодня создаёт реальную ценность. Осталось лишь признать его в балансе.

https://habr.com/ru/articles/1044266/

#aiагенты #ai #ai_агенты #os #ai_security #ии_помощник #ииагенты #иипомощники #ииагент #защита_информации