#агент — Public Fediverse posts

Правильная агентская архитектура в 2026 г. Часть 2. Durable state: approvals, session context и background jobs

Продолжаем строить durable ии-агента. Вторая часть пособия по созданию правильной агентской архитектуры в 2026 г.

https://habr.com/ru/articles/1031440/

#агент #агенты #ииагенты #ии #ии_чатбот #ииассистент #иимодель #ии_помощник #ии_агенты #ииагент

Правильная агентская архитектура в 2026 г. Часть 2. Durable state: approvals, session context и background jobs

Продолжаем строить durable ии-агента. Вторая часть пособия по созданию правильной агентской архитектуры в 2026 г.

https://habr.com/ru/articles/1031440/

#агент #агенты #ииагенты #ии #ии_чатбот #ииассистент #иимодель #ии_помощник #ии_агенты #ииагент

Правильная агентская архитектура в 2026 г. Часть 2. Durable state: approvals, session context и background jobs

Продолжаем строить durable ии-агента. Вторая часть пособия по созданию правильной агентской архитектуры в 2026 г.

https://habr.com/ru/articles/1031440/

#агент #агенты #ииагенты #ии #ии_чатбот #ииассистент #иимодель #ии_помощник #ии_агенты #ииагент

Правильная агентская архитектура в 2026 г. Часть 2. Durable state: approvals, session context и background jobs

Продолжаем строить durable ии-агента. Вторая часть пособия по созданию правильной агентской архитектуры в 2026 г.

https://habr.com/ru/articles/1031440/

#агент #агенты #ииагенты #ии #ии_чатбот #ииассистент #иимодель #ии_помощник #ии_агенты #ииагент

Как я создал AI-ассистента для трейдинга на T-Invest API Часть 2: Human-In-The-Loop

В предыдущей статье было рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.

https://habr.com/ru/articles/1030892/

#ииагенты #ииассистент #langgraph #langchain #chainlit #tinvest #тинвестиции_api #тинвестиции #агент

Как я создал AI-ассистента для трейдинга на T-Invest API Часть 2: Human-In-The-Loop

В предыдущей статье было рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.

https://habr.com/ru/articles/1030892/

#ииагенты #ииассистент #langgraph #langchain #chainlit #tinvest #тинвестиции_api #тинвестиции #агент

Как я создал AI-ассистента для трейдинга на T-Invest API Часть 2: Human-In-The-Loop

В предыдущей статье было рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.

https://habr.com/ru/articles/1030892/

#ииагенты #ииассистент #langgraph #langchain #chainlit #tinvest #тинвестиции_api #тинвестиции #агент

Как я создал AI-ассистента для трейдинга на T-Invest API Часть 2: Human-In-The-Loop

В предыдущей статье было рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.

https://habr.com/ru/articles/1030892/

#ииагенты #ииассистент #langgraph #langchain #chainlit #tinvest #тинвестиции_api #тинвестиции #агент

Реальные данные о размерах подписок и качестве разнообразных моделей. Опыт Амбассадора AI

Доброго времени суток, я разработчик и амбассадор AI. Мой стаж работы в коммерческой разработке — 15 лет. Я работала в проектах с GLSL шейдерами, С/С++, Lua Jit, устав от компилятора, ушла в Front End (Back End как хобби), Digital Agency, Typescript, и сейчас продолжаю работать на Typescript. Я использую каждый день GPT, Devstral, Minimax 2.7, Kimi 2.6, opus MT для переводов, Yolo World, и другие разнообразные нишевые модели. Речь в статье пойдет о моем субъективном опыте, о том, какие подписки стоят своих денег, а какие нет, какие модели для чего больше подходят. Без нейрослопа, только опыт реальных сложных задач, таких как сборка PyTorch под Adreno 530 (Android 9, телефон 2016 года), переход большой кодовой базы с PHP 7.4 → 8.0, и многое другое.

https://habr.com/ru/articles/1030414/

#агент #агенты_ии #ии #ииагенты #ai #llm #llmмодели #llmагент #квоты #подписки_llm

Наглядный пример, зачем нужны агенты

Расскажу историю длиною в полгода, на которой прекрасно прочувствовал все прелести современных инструментов и способов эксплуатации llm. Идея до жути простая и наверняка встречалась или приходила в голову очень многим, кто начинал задумываться об использовании llm api или после знакомства с rag. В августе 2025 года папа предложил мне создать хороший поисковик-анализатор новостей: ты даешь ему список источников и пожелания того, что хочешь увидеть в ответе, он тебе присылает в выбранный интервал сводку с источниками и отвечает на твои вопросы. Казалось бы, классическая задача чтобы показать всем удачное применение rag, словить аплодисменты и разойтись. Так показалось и мне, и я буквально за 1-2 месяца работая в свободное время собрал вполне достойный прототип. Он умел хорошо искать семантически, просить llm сформировать ответ на основе найденных постов и даже помогал их открывать. В мыслях салюты, шампанское и ai единороги. Но реальность Довольно быстро на самотестировании я нашел два серьезных упущения: первое - сложный запрос для такой системы оставался недопустимой роскошью: попытка найти “причины шатдауна правительства США” в лучшем случае приводила меня к заголовкам про Трампа и что-то там про переговоры, а иногда и вовсе такого рода запросы не давали никакой выборки по базе; второй серьезной проблемой стало абсолютное непонимание предметной области, если того же Трампа вектора в базе еще ставят в один ряд с Америкой и политикой, то вот ЦБ РФ может запросто восприниматься как Россия или вообще непонятная модели сущность, а может вообще трактоваться как два отдельных слова. В целом обе эти неприятности подсвечивают один известный изъян всей системы - слишком большое доверие к семантической схожести и вытекающие из нее проблемы: размытие смысла на длинных запросах, непредсказуемое поведение имен собственных, поиск связей по частотному сходству, а не смыслу.

https://habr.com/ru/articles/1027998/

#agent #агент #rag #поиск #память #llm #ai #openclaw

Волшебный Koog. Пишем Kotlin-агент широкого профиля KMP

Всем привет! С вами Анна Жаркова, руководитель мобильной практики ГК Юзтех. Что ж, за последние полгода мир разработки и мир ИИ скакнули и ушли далеко вперед. Теперь знания работы с агентами, умение написать не только правильный промт, но и собственные скиллы (навыки) для этих агентов, готовить свои mcp для погружения в контекст задачи, проекта, становятся не только полезными, но и обязательными для разработчиков и IT-специалистов. Уже многие используют как специальные IDE с ИИ-агентами (Claude, Cursor, Windsurf и т.п), так и встраиваемые в привычные VsCode и AndroidStudio в виде плагинов. Можно не ограничиваться готовым настраиваемым функционалом, а пойти дальше и написать свой собственный агент. И сегодня мы поговорим про такое решение, использование специального фреймворка от JetBrains Koog для разработки свои агентов. С его помощью мы создадим агент для генерации простых KMP приложений и кросс-платформенных задач и подключим к плагину Continue dev. Небольшой спойлер: сам агент был написан при участии Cursor, и про нюансы его создания читайте в конце статьи.

https://habr.com/ru/companies/usetech/articles/1027130/

#kotlin #kotlin_multiplatform #koog #ai #искусственный_интеллект #агент

Как устроен AI-агент изнутри

Представьте сцену. Вы пишете в терминал: «разберись, почему на main падает вот этот тест, и попробуй починить». Жмёте Enter. Спиннер крутится, подписи меняются — сначала “Pondering…”, потом зачем-то “Julienning…”, потом “Recombobulating…”. Через минуту агент прочитал логи CI, нашёл зафейлившийся тест, заглянул в связанный модуль, заметил, что кто-то криво подкрутил регекс, предложил правку, дождался вашего «да» — и коммитит. Пока вы наливаете чай, PR уже уехал на ревью. Выглядит как магия. На деле внутри — удивительно стройная инженерная конструкция: главный цикл на пару сотен строк, обросший целой экосистемой обслуживающих подсистем. Я несколько вечеров подряд ковырялся в исходниках одного такого CLI-агента для разработки: де-обфусцированный дистрибутив примерно на 300 модулей, файл-вход почти на 800 тысяч строк после разсборки бандла. И за «магией» обнаружились вещи, про которые отдельно хочется написать: собственный React-реконсилятор для терминала, двухуровневая загрузка описаний инструментов, классификатор опасных bash-команд, трёхрежимное сжатие контекста, fork-join для саб-агентов, защита от невидимых Unicode-инъекций в промпте. Эта статья — мои заметки по итогам погружения. Не реклама конкретного продукта (реальных имён функций и классов я намеренно избегаю), а разговор про архитектурные решения, которые стоят за современным CLI-агентом. Главный цикл и его устройство, инструменты, контекст и его сжатие, разрешения и хуки, MCP, память между сессиями.

https://habr.com/ru/articles/1026682/

#llm #aiagent #ai #artificial_intelligence #искусственный_интеллект #агент #claude

Как устроен AI-агент изнутри

Представьте сцену. Вы пишете в терминал: «разберись, почему на main падает вот этот тест, и попробуй починить». Жмёте Enter. Спиннер крутится, подписи меняются — сначала “Pondering…”, потом зачем-то “Julienning…”, потом “Recombobulating…”. Через минуту агент прочитал логи CI, нашёл зафейлившийся тест, заглянул в связанный модуль, заметил, что кто-то криво подкрутил регекс, предложил правку, дождался вашего «да» — и коммитит. Пока вы наливаете чай, PR уже уехал на ревью. Выглядит как магия. На деле внутри — удивительно стройная инженерная конструкция: главный цикл на пару сотен строк, обросший целой экосистемой обслуживающих подсистем. Я несколько вечеров подряд ковырялся в исходниках одного такого CLI-агента для разработки: де-обфусцированный дистрибутив примерно на 300 модулей, файл-вход почти на 800 тысяч строк после разсборки бандла. И за «магией» обнаружились вещи, про которые отдельно хочется написать: собственный React-реконсилятор для терминала, двухуровневая загрузка описаний инструментов, классификатор опасных bash-команд, трёхрежимное сжатие контекста, fork-join для саб-агентов, защита от невидимых Unicode-инъекций в промпте. Эта статья — мои заметки по итогам погружения. Не реклама конкретного продукта (реальных имён функций и классов я намеренно избегаю), а разговор про архитектурные решения, которые стоят за современным CLI-агентом. Главный цикл и его устройство, инструменты, контекст и его сжатие, разрешения и хуки, MCP, память между сессиями.

https://habr.com/ru/articles/1026682/

#llm #aiagent #ai #artificial_intelligence #искусственный_интеллект #агент #claude

Как устроен AI-агент изнутри

Представьте сцену. Вы пишете в терминал: «разберись, почему на main падает вот этот тест, и попробуй починить». Жмёте Enter. Спиннер крутится, подписи меняются — сначала “Pondering…”, потом зачем-то “Julienning…”, потом “Recombobulating…”. Через минуту агент прочитал логи CI, нашёл зафейлившийся тест, заглянул в связанный модуль, заметил, что кто-то криво подкрутил регекс, предложил правку, дождался вашего «да» — и коммитит. Пока вы наливаете чай, PR уже уехал на ревью. Выглядит как магия. На деле внутри — удивительно стройная инженерная конструкция: главный цикл на пару сотен строк, обросший целой экосистемой обслуживающих подсистем. Я несколько вечеров подряд ковырялся в исходниках одного такого CLI-агента для разработки: де-обфусцированный дистрибутив примерно на 300 модулей, файл-вход почти на 800 тысяч строк после разсборки бандла. И за «магией» обнаружились вещи, про которые отдельно хочется написать: собственный React-реконсилятор для терминала, двухуровневая загрузка описаний инструментов, классификатор опасных bash-команд, трёхрежимное сжатие контекста, fork-join для саб-агентов, защита от невидимых Unicode-инъекций в промпте. Эта статья — мои заметки по итогам погружения. Не реклама конкретного продукта (реальных имён функций и классов я намеренно избегаю), а разговор про архитектурные решения, которые стоят за современным CLI-агентом. Главный цикл и его устройство, инструменты, контекст и его сжатие, разрешения и хуки, MCP, память между сессиями.

https://habr.com/ru/articles/1026682/

#llm #aiagent #ai #artificial_intelligence #искусственный_интеллект #агент #claude

Как устроен AI-агент изнутри

Представьте сцену. Вы пишете в терминал: «разберись, почему на main падает вот этот тест, и попробуй починить». Жмёте Enter. Спиннер крутится, подписи меняются — сначала “Pondering…”, потом зачем-то “Julienning…”, потом “Recombobulating…”. Через минуту агент прочитал логи CI, нашёл зафейлившийся тест, заглянул в связанный модуль, заметил, что кто-то криво подкрутил регекс, предложил правку, дождался вашего «да» — и коммитит. Пока вы наливаете чай, PR уже уехал на ревью. Выглядит как магия. На деле внутри — удивительно стройная инженерная конструкция: главный цикл на пару сотен строк, обросший целой экосистемой обслуживающих подсистем. Я несколько вечеров подряд ковырялся в исходниках одного такого CLI-агента для разработки: де-обфусцированный дистрибутив примерно на 300 модулей, файл-вход почти на 800 тысяч строк после разсборки бандла. И за «магией» обнаружились вещи, про которые отдельно хочется написать: собственный React-реконсилятор для терминала, двухуровневая загрузка описаний инструментов, классификатор опасных bash-команд, трёхрежимное сжатие контекста, fork-join для саб-агентов, защита от невидимых Unicode-инъекций в промпте. Эта статья — мои заметки по итогам погружения. Не реклама конкретного продукта (реальных имён функций и классов я намеренно избегаю), а разговор про архитектурные решения, которые стоят за современным CLI-агентом. Главный цикл и его устройство, инструменты, контекст и его сжатие, разрешения и хуки, MCP, память между сессиями.

https://habr.com/ru/articles/1026682/

#llm #aiagent #ai #artificial_intelligence #искусственный_интеллект #агент #claude

Как я создал AI-ассистента для трейдинга на T-Invest API: от идеи до реализации

С тех пор как я начал изучать рынок ценных бумаг у меня возникла мысль: " А почему-бы не автоматизировать весь процесс анализа и покупки акций на бирже?". Идея о создании торгового робота не покидала меня около пяти лет и вот что из этого вышло. С ростом популярности ИИ-Агентов, а также фреймворков для их реализации, становится целесообразно их применение в этой сфере. Многие уже пробовали использовать ИИ-Агентов в торговле. Как например, в статье " Мы заставили ИИ-модели торговать на бирже. И вот что из этого вышло " освещены результаты торгов на различных биржах, на Reddit куча обсуждений о том, могут ли агенты приносить прибыль на торговле как криптовалютой, так и ценными бумагами. В данной статье я хочу продемонстрировать применение ИИ-Агентов, как новый вид взаимодействия с биржей. Это даст возможность к привлечению новых инвесторов за счет использования приятного и понятного пользователям чат-интерфейса.

https://habr.com/ru/articles/1021512/

#ииассистент #тбанк #тинвестиции_api #chainlit #langchain #mcp #агент #кейс

Киберпанк наступает: этика копирования личности сотрудника

В свете последних новостей о том, что китайские компании начали копировать личности работников на основе их деловой переписки, изменений в кодовой базе и корпоративных баз знаний, вопрос этики встаёт остро…

https://habr.com/ru/articles/1021158/

#личность #агент #мимикрия #копирование_личности #киберпанк #будущее_наступило

Как я мучил NanoClaw и NanoBot (или они меня)

Последние пару недель я экспериментировал с автономными AI-агентами - NanoClaw и NanoBot. Оба обещают многое. На моей практике всё оказалось иначе.

https://habr.com/ru/articles/1019558/

#nanobot #nanoclaw #openclaw #искуственный_интеллект #агент

Ralph loop, оракул и право на мутацию: как не путать execution loop с evolution loop

Все началось с довольно прикладного спора с коллегой об одном агентном решении. Мы не могли сойтись во мнении, что именно вообще стоит называть Ralph loop, так что пришлось лезть в интернет за пруфами. А дальше случился один из тех раздражающих моментов, когда чем больше читаешь, тем больше тумана. Постепенно стало ясно, что под "Ralph loop" уже начинают понимать очень разные, а иногда и почти противоположные вещи. И это не просто мое ощущение: вокруг Ralph довольно быстро появились публичные пересказы, упрощающие его по-разному [1] , [2] , [3] , а затем и публичные поправки к этим интерпретациям - [4] , [5] , [6] , [7] . И поэтому любой разговор о нем очень быстро начинает напоминать сцену из Spider-Verse: “все вроде говорят про одного и того же Человека-паука и каждый уверен, что именно его версия и есть настоящая.” Давайте разложим все по полочкам. А Питеров Паркеров Ральфов по их мирам. Среди существующих реализаций встречаются следующие варианты - см. Таблицу

https://habr.com/ru/articles/1017180/

#Ralph_loop #Рафль #Ralf_loop #агентские_системы #агентная_разработка #агентная_архитектура #агентная_инженерия #агентная_модель #агент #агенты

Операционная система Анна версия 0.0.60

Решил написать продолжение к предыдущей моей статье Операционная система Анна . Недавно моя жена затеяла вести расходы в Google Sheets. Увидел её мучения о том, как создать формулы, листы и т. д. В итоге ей посоветовал поставить Анну на её домашний компьютер. При установке она настроила интеграцию с Google Sheets. Потом я ей посоветовал попросить Анну сделать следующее:

https://habr.com/ru/articles/1016350/

#Агент #ассистент_продаж #искусственный_интеллект

ИИ не понимает код, пока разработчик не понимает его «мышление»

Разработчики всё чаще подключают ИИ к задачам — от обработки данных до генерации тестов. На первом просмотре такой код выглядит аккуратно и логично. Но при рабочей нагрузке в нём часто вскрываются ошибки, которые модель не учла. Расскажем, почему код от ИИ выглядит корректным даже при логических пробелах, что такое LLM‑интеллект, как ИИ‑грамотность связана с переоценкой качества кода и какие инженерные практики помогают выстроить работу с моделью. Материал подготовлен на основе экспертной колонки старшего вице‑президента Сбера, руководителя блока «Технологий» Кирилла Меньшова, опубликованной в Ferra .

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1015242/

#ииассистент #ассистент_программиста #агент #ииагент

Ещё один архитектор правил для ИИ-агентов

Проблема, которую ощущают многие, но решают немногие. Вы запускаете Zed, Kiro, Cline, Claude Code или Qwen. Описываете задачу. Агент создаёт код. И вот он перед вами... Иногда качественный. Иногда — беспорядочная смесь чужих стандартов, случайных шаблонов и игнорирование структуры вашего проекта. Вы поправляете. Объясняете снова. Поправляете. Через час понимаете: вы тратите больше времени на управление агентом, чем на саму задачу. Знакомо?

https://habr.com/ru/articles/1009534/

#агент #ии #claude_code #cline #qwen #zed #kiro #gamedev #mcp

Как мы отреверсили Агент@Mail.ru и над нами смеялась половина Твиттера

Думаю, многие олды сейчас разделятся на два лагеря: одни будут считать Агент адварью, другие с теплотой вспомнят сей мессенджер, в котором они встретили свою вторую половинку. Для меня он тоже имеет место в воспоминаниях, это была первая программа для общения, с помощью которой я оставался "на коротке" с родителями. Поэтому вооружившись современными языками программирования и минимальным знанием того, как бинарные протоколы вообще работают, отправился восстанавливать Агент.

https://habr.com/ru/articles/1009528/

#агент #mailru_агент #старый_мессенджер #мессенджер #реверсинженеринг #протокол_mrim #mra

Массовые рассылки vs таргетированная лидогенерация в Telegram: технический разбор

Meta Description: Сравнение подходов к лидогенерации в Telegram: массовые рассылки и AI-таргетирование. Данные, конверсии, риски бана, архитектура фильтрации.

https://habr.com/ru/articles/1001880/

#клиенты #парсинг #агент #поисковый_робот #поисковый_маркетинг #рассылка #спам

Говорю: «Найди!» — и он находит. Как я устал искать ответы в базе знаний и сделал себе помощника

Привет, это Саша Константинов из

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/991938/

#mcp #ai #агент #телеграмбот #база_знаний #wiki #outline

Интеграция coding-агента с MCP-сервером Idea

В IntelliJ Idea (а, значит, и в OpenIDE) есть встроенный MCP-сервер. Активируется он достаточно просто и позволяет расширять стандартную функциональность command-line кодинговых агентов, таких как платный Claude Code или бесплатный, но тоже весьма неплохой Qwen Code. Преимущество CLI-агентов в том, что они работают с исходниками напрямую, держат контекст всего проекта и сами проверяют компилируемость кода. А MCP-сервер предоставляет такому агенту некоторую функциональность, которая обеспечивается средствами IDE. Поскольку IDE явно лучше заточена под работу с исходниками проекта, чем универсальные агенты, такие действия выполняются быстрее и точнее.

https://habr.com/ru/articles/989716/

#backend #ai #mcp #qwen #агент #openide #idea #llm #amplicode

Интеграция coding-агента с MCP-сервером Idea

В IntelliJ Idea (а, значит, и в OpenIDE) есть встроенный MCP-сервер. Активируется он достаточно просто и позволяет расширять стандартную функциональность command-line кодинговых агентов, таких как платный Claude Code или бесплатный, но тоже весьма неплохой Qwen Code. Преимущество CLI-агентов в том, что они работают с исходниками напрямую, держат контекст всего проекта и сами проверяют компилируемость кода. А MCP-сервер предоставляет такому агенту некоторую функциональность, которая обеспечивается средствами IDE. Поскольку IDE явно лучше заточена под работу с исходниками проекта, чем универсальные агенты, такие действия выполняются быстрее и точнее.

https://habr.com/ru/articles/989716/

#backend #ai #mcp #qwen #агент #openide #idea #llm #amplicode

Интеграция coding-агента с MCP-сервером Idea

В IntelliJ Idea (а, значит, и в OpenIDE) есть встроенный MCP-сервер. Активируется он достаточно просто и позволяет расширять стандартную функциональность command-line кодинговых агентов, таких как платный Claude Code или бесплатный, но тоже весьма неплохой Qwen Code. Преимущество CLI-агентов в том, что они работают с исходниками напрямую, держат контекст всего проекта и сами проверяют компилируемость кода. А MCP-сервер предоставляет такому агенту некоторую функциональность, которая обеспечивается средствами IDE. Поскольку IDE явно лучше заточена под работу с исходниками проекта, чем универсальные агенты, такие действия выполняются быстрее и точнее.

https://habr.com/ru/articles/989716/

#backend #ai #mcp #qwen #агент #openide #idea #llm #amplicode

Интеграция coding-агента с MCP-сервером Idea

В IntelliJ Idea (а, значит, и в OpenIDE) есть встроенный MCP-сервер. Активируется он достаточно просто и позволяет расширять стандартную функциональность command-line кодинговых агентов, таких как платный Claude Code или бесплатный, но тоже весьма неплохой Qwen Code. Преимущество CLI-агентов в том, что они работают с исходниками напрямую, держат контекст всего проекта и сами проверяют компилируемость кода. А MCP-сервер предоставляет такому агенту некоторую функциональность, которая обеспечивается средствами IDE. Поскольку IDE явно лучше заточена под работу с исходниками проекта, чем универсальные агенты, такие действия выполняются быстрее и точнее.

https://habr.com/ru/articles/989716/

#backend #ai #mcp #qwen #агент #openide #idea #llm #amplicode

Claude Cowork: Революция или «недотерминал» в красивой обертке?

Когда Anthropic анонсировали Claude Cowork , первой моей мыслью было: «Наконец-то! Теперь я смогу пересадить на это команду, жену и всех тех, кто падает в обморок от слова `bash». Моя лента наполнилась восторженными отзывами: «Mindblowing!», «Game changer!», «Убийца рутины!» . Спойлер: не получилось. И вот почему.

https://habr.com/ru/articles/987176/

#claude_cowork #claude_code #агент #anthropic

No-code автономные агенты: миф или реальность

Ваш новый AI-сотрудник должен был стать вашим личным Джарвисом, но вместо этого вы получаете цифровое нечто, которое не решает бизнес-задачи, а только создает проблемы. Разочарование? Естественно. Вас обманули: вам обещали волшебную кнопку, а подсунули еще одну головную боль. Все из-за хайпа вокруг автономных агентов, который создал миф: «подключил, настроил и забыл». Мы верим в другой подход. Автономные агенты — реальность, но это история не о полном отпускании ситуации и передаче управления, а о контроле. Вы можете выстроить их в отлаженную команду, где у каждого — своя роль, а у вас — полная картина происходящего. С вами вновь Александр Константинов — технический эксперт в Читать статью

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/973510/

#агенты #агент #агентные_системы #nocode_решения #aiсотрудники #искусственный_интеллект

Как я внедрил агента в бекенд-прод для решения рутинных задач

TL;DR Мы собрали рабочего ИИ-агента-разработчика, который сам анализирует задачи в Jira, уточняет детали, пишет код, запускает сборку, фиксит ошибки, создаёт MR в GitLab и отправляет его человеку на ревью. Он работает параллельно на нескольких задачах, благодаря чему суммарное время выполнения пачки задач падает почти втрое. Команда избавилась от рутины, а скорость разработки выросла без расширения штата. Использовали: Ollama + Qwen3 Coder, PostgreSQL, Docker, GitLab/Jira API, систему строгих JSON-действий. Столкнулись с контекстом, "галлюцинациями", GPU и самовольными правками кода - всё решаемо архитектурой. ИИ не заменяет разработчиков, он снимает тупую монотонную работу и экономит деньги.

https://habr.com/ru/articles/971454/

#агент #бекенд #разработка #api #ии #jira #postgresql #docker

Vera — ваш личный десктопный агент

В прошлой статье я описывал свой эксперимент по возможностям маленьких LLM. Эта статья идет как продолжение, в которой я расскажу о проделанной работе по изменению и улучшению функционала голосового агента.

https://habr.com/ru/articles/972260/

#агент #qwen3 #голосовой_ассистент #искусственный_интеллект #пк #python

Claude Code: держите контекст чистым, а контроль — под задачу

Контекстное окно — главный ресурс AI-агента. Засорите его — и агент начнёт тупить. Рассказываю, как держать контекст чистым и выбирать уровень контроля под задачу. Практические советы после нескольких месяцев ежедневной работы с Claude Code. /read

https://habr.com/ru/articles/971772/

#claude_code #агент #vibe_coding #skills #mcp #LLM #Anthropic #Cursor #codex #chatgpt

MAESTRO — новый фреймворк для построения мультиагентных систем и цифровых ассистентов на основе LLM

Привет, Хабр! За последний год стало ясно, что использование нескольких LLM в агентном режиме приносит существенно больше пользы, чем простая сумма их компьюта по отдельности. Гибкость, распределение ролей и активное взаимодействие моделей позволяет достичь значительных успехов в самых различных задачах, включая создание полезных цифровых ассистентов. Построением таких систем заняты многие команды по всему миру. Чтобы ускорить прогресс в этом направлении и помочь коллегам, мы в группе «Мультимодальные архитектуры ИИ» AIRI создали новый фреймворк под названием MAESTRO — Multi‑Agent Ecosystem of Task Reasoning and Orchestration. Мы представили его на конференции AI Journey 2025, которая прошла в Москве на прошлой неделе. В этой статье нам бы хотелось поподробнее рассказать о нашей разработке, описать устройство фреймворка и дать примеры его использования.

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/967612/

#мультиагентность #мультиагентные_системы #агент #оркестрация #ассистент #помощник #большая_языковая_модель #взаимодействие_агентов #цепочки_рассуждений #reasoning

ADSM: каталоги верхнего уровня

Меня зовут Алекс Гусев. Я продолжаю публикацию заметок о своём персональном опыте использования агента Codex от OpenAI для разработки веб-приложений. В этой статье я расскажу о своих выводах относительно организации каталогов верхнего уровня в проектах, разрабатываемых в паре с ИИ-агентами. Посмотреть результат применения излагаемого подхода можно в проекте " flancer64/pwa-home-call ".

https://habr.com/ru/articles/967452/

#adsm #codex #llm #агент #контекстное_программирование #личный_опыт #мнение

ADSM: каталоги верхнего уровня

Меня зовут Алекс Гусев. Я продолжаю публикацию заметок о своём персональном опыте использования агента Codex от OpenAI для разработки веб-приложений. В этой статье я расскажу о своих выводах относительно организации каталогов верхнего уровня в проектах, разрабатываемых в паре с ИИ-агентами. Посмотреть результат применения излагаемого подхода можно в проекте " flancer64/pwa-home-call ".

https://habr.com/ru/articles/967452/

#adsm #codex #llm #агент #контекстное_программирование #личный_опыт #мнение

ADSM: каталоги верхнего уровня

Меня зовут Алекс Гусев. Я продолжаю публикацию заметок о своём персональном опыте использования агента Codex от OpenAI для разработки веб-приложений. В этой статье я расскажу о своих выводах относительно организации каталогов верхнего уровня в проектах, разрабатываемых в паре с ИИ-агентами. Посмотреть результат применения излагаемого подхода можно в проекте " flancer64/pwa-home-call ".

https://habr.com/ru/articles/967452/

#adsm #codex #llm #агент #контекстное_программирование #личный_опыт #мнение

ADSM: каталоги верхнего уровня

Меня зовут Алекс Гусев. Я продолжаю публикацию заметок о своём персональном опыте использования агента Codex от OpenAI для разработки веб-приложений. В этой статье я расскажу о своих выводах относительно организации каталогов верхнего уровня в проектах, разрабатываемых в паре с ИИ-агентами. Посмотреть результат применения излагаемого подхода можно в проекте " flancer64/pwa-home-call ".

https://habr.com/ru/articles/967452/

#adsm #codex #llm #агент #контекстное_программирование #личный_опыт #мнение

Скилы системного аналитика для разработки LLM-агентов

На сентябрьском Flow 2025 проводилось огромное количество активностей вне докладов. Одной из таких активностей была coffee tables: в промежутке между докладами можно было обсудить горячую тему. Скилы — вечно горячая тема. LLM-агенты — горячая тема в моменте (впрочем, возможно тоже надолго). В результате организовался стол, на котором кофе был самым холодным предметом.

https://habr.com/ru/articles/963844/

#llm #агент #системный_аналитик #проектирование

Loadable-плагин для Zabbix c помощью суслика

Привет, Хабр! Знаете это чувство, когда оборудование есть, мониторинг есть, а их совместная работа — нет? Именно так мы ощутили себя, когда столкнулись с IBM Storwize в экосистеме Zabbix. «Из коробки» поддержка отсутствует, а костыли в виде скриптов и UserParameters работают так, что хочется плакать:

https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/963662/

#zabbix_мониторинг #плагин #агент

Агент на Kotlin без фреймворков

Статья является продолжением Пишем агента на Kotlin: KOSMOS , но может читаться независимо. Мотивация к написанию — сохранить читателю время на возьню с фреймворками для решения относительно простой задачи. Автор подразумевает у читателя теоретическое понимание того, что такое агент. Иначе лучше прочесть хотя бы начало предыдущей части . В статье хочу показать, как самостоятельно написать аналог Koog или Langchain4j . У вас не будет всех их фичей, зато будет очень простая и расширяемая система.

https://habr.com/ru/articles/958468/

#java #kotlin #llm #агент #рефакторинг #иммутабельность #граф #rag #корутины #ииагенты

Терминал — ваш лучший друг: 5 утилит командной строки, которые заменят вам GUI

Вы когда-нибудь задумывались, сколько времени уходит на переключение между окнами, клики мышью и поиск нужной кнопки в GUI? В мире, где каждая секунда на счету, терминал остается самым мощным и недооцененным инструментом разработчика. Но стандартного набора команд часто недостаточно. Я подготовил для вас список из пяти утилит, которые не просто ускорят вашу работу, а полностью изменят ваше представление о возможностях командной строки. После их освоения вы будете смотреть на коллег, тянущихся к мыши, с легким недоумением.

https://habr.com/ru/articles/944736/

#IT #cli #продуктивность #программирование #git #github #агент #backend #frontend #python

Koda: AI-помощник разработчика – бесплатно, без VPN, с поддержкой русского языка

Индустрия ИИ переживает рекордный бум: каждую неделю появляются новые модели, а заголовки пестрят новостями о многомиллионных контрактах и громких переходах звёздных исследователей. Прорывы происходят на всех уровнях: от чипов и инфраструктуры (NVIDIA и др.) до моделей и инструментов вроде Cursor или Windsurf. Но у российских разработчиков выбор заметно ýже: ограничения, VPN, трудности с оплатой. Мы решили это изменить и создали

https://habr.com/ru/companies/koda/articles/936906/

#koda #llm #AI #copilot #AIинструменты #вайбкодинг #агент #vibecoding #data_science #machine_learning

Заменяем хабраюзеров ИИ-агентами. Гайд по browser-use

TLDR: видео с результатом в конце статьи Библиотека browser-use невероятно стрельнула практически в день релиза, на текущий момент это около 16 тысяч звезд на Гитхабе, и сотни восторженных отзывов на Reddit, в Твиттере, и так далее. Команду, создавшую browser-use даже приняли в YC . У неё революционная точность по сравнению с другими "ИИ агентами использующий браузер" (89% против Runner H с 67%). Я очень удивился, что на Хабре всё ещё нет статьи с описание того, что это, и как это использовать. Сегодня мы это исправим: мы сделаем ИИ, который будет читать статьи на Хабре, и писать комментарии о том, почему продукт описанный в статье никому не нужен. Добро пожаловать в мир ИИ-агентов!

https://habr.com/ru/articles/875798/

#искусственный_интеллект #агент #ииагент #browseruse

Будущее трансформеров: от громоздких моделей к персональным обучаемым агентам

Современные большие языковые модели впечатляют, но остаются громоздкими и статичными. В ближайшие годы мы перейдём от таких «гигантов» к персональным ИИ-спутникам: компактным и обучаемым на ходу. Ключ к этому — долговременная память (mem-векторы), модульные трансформеры, параметро-эффективное дообучение, внешние базы знаний и жёсткая оптимизация под локальное железо. Разбираем, какие технологии уже работают, какие ещё только вырастают из лабораторий и что ждёт нас завтра. Будущее трансформеров

https://habr.com/ru/articles/906610/

#memвектор #трансформеры #персональный_ИИ #LLM #долговременная_память #модульные_модели #RAG #PEFT #квантизация #агент

Githab CLI и Github Actions на страже вайб кодинга с мобильными агентами Cursor

В этой статье, я расскажу, про опыт работы с агентами Cursor, github actions и великолепный Github Cli. Статья не претендует на истину и является частным практическим опытом. Вступление Лето. Время отпусков. Делать не фиг. Можно залипать в рилсах или сериальчиках на пляже, но зачем, если можно создать что-то прикольное с мобильниого телефона, с помощью агентов. А конкретно, с помощью https://cursor.com/agents (стоит 20 баксов в месяц https://docs.cursor.com/account/pricing или 3к рублей в год, если немного поискать). Итак, создаем репозиторий (В моем случае github.com/RobotAvi/MoneyGame ) или берем готовый. Даем задачу агенту.

https://habr.com/ru/articles/931296/

#llm #cursor #агент #github #github_actions #github_cli