#ии_агенты — Public Fediverse posts

ИИ-агенты в проде: как измерить безопасность и снизить риски внедрения

Недоверие бизнеса к агентным решениям растёт пропорционально их распространению. И это недоверие небезосновательно: агент — это не просто чат-бот с улучшенным промптом. Это система с доступом к инструментам, внешним сервисам и корпоративным данным. Ошибка модели в изолированном чате — это неловкость. Ошибка агента с доступом к почте и документам — это потенциальная утечка данных, репутационный или финансовый инцидент. Эта статья адресована бэкенд-разработчикам, которые уже выкатили агента в прод или готовятся это сделать. Она является практическим продолжением нашего предыдущего материала о Red Teaming LLM : там мы разобрали концептуальную базу и объяснили, почему языковые модели требуют отдельного подхода к тестированию безопасности. Здесь — конкретный кейс из реальной практики

https://habr.com/ru/companies/doubletapp/articles/1034976/

#red_teaming #ииагенты #ииассистент #иимодель #ии_агенты #безопасность #безопасность_данных #кибербезопасность

Как мы научили AG2 дружить с нормальным DI (и почему это вообще нужно)

Как соединить LLM-агента на AG2 с Dishka в одном DI-контейнере. На рабочем примере: FastAPI + SSE-стрим по AG-UI + Postgres, тулзы с типизированным внедрением сценариев, отдельная транзакция на каждый tool call. Плюс грабли при сборке.

https://habr.com/ru/articles/1034102/

#ии_агенты #ag2 #di #agui #ai_agent #autogen #dishka

Как мы научили AG2 дружить с нормальным DI (и почему это вообще нужно)

Как соединить LLM-агента на AG2 с Dishka в одном DI-контейнере. На рабочем примере: FastAPI + SSE-стрим по AG-UI + Postgres, тулзы с типизированным внедрением сценариев, отдельная транзакция на каждый tool call. Плюс грабли при сборке.

https://habr.com/ru/articles/1034102/

#ии_агенты #ag2 #di #agui #ai_agent #autogen #dishka

Как мы научили AG2 дружить с нормальным DI (и почему это вообще нужно)

Как соединить LLM-агента на AG2 с Dishka в одном DI-контейнере. На рабочем примере: FastAPI + SSE-стрим по AG-UI + Postgres, тулзы с типизированным внедрением сценариев, отдельная транзакция на каждый tool call. Плюс грабли при сборке.

https://habr.com/ru/articles/1034102/

#ии_агенты #ag2 #di #agui #ai_agent #autogen #dishka

Как мы научили AG2 дружить с нормальным DI (и почему это вообще нужно)

Как соединить LLM-агента на AG2 с Dishka в одном DI-контейнере. На рабочем примере: FastAPI + SSE-стрим по AG-UI + Postgres, тулзы с типизированным внедрением сценариев, отдельная транзакция на каждый tool call. Плюс грабли при сборке.

https://habr.com/ru/articles/1034102/

#ии_агенты #ag2 #di #agui #ai_agent #autogen #dishka

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

GPT-5.5 против DeepSeek-V4: почему OpenAI удваивает цены, пока Китай демпингует

За 2 дня рынок получил сразу два флагманских релиза: GPT-5.5 от OpenAI и DeepSeek V4 . На первый взгляд это очередная гонка бенчмарков. На деле - столкновение двух стратегий: дорогая агентная модель для реальной работы против открытых весов, дешевого API и контекста на миллион токенов. Я внимательно изучила официальные бенчмарки, прайс-листы и первые отзывы разработчиков. Давайте разбираться, что из этого реально применимо в работе.

https://habr.com/ru/articles/1027564/

#искусственный_интеллект #нейросети #вайбкодинг #gpt55 #deepseek_v4 #llm #ии_агенты #open_source #бенчмарки #автоматизация

GPT-5.5 против DeepSeek-V4: почему OpenAI удваивает цены, пока Китай демпингует

За 2 дня рынок получил сразу два флагманских релиза: GPT-5.5 от OpenAI и DeepSeek V4 . На первый взгляд это очередная гонка бенчмарков. На деле - столкновение двух стратегий: дорогая агентная модель для реальной работы против открытых весов, дешевого API и контекста на миллион токенов. Я внимательно изучила официальные бенчмарки, прайс-листы и первые отзывы разработчиков. Давайте разбираться, что из этого реально применимо в работе.

https://habr.com/ru/articles/1027564/

#искусственный_интеллект #нейросети #вайбкодинг #gpt55 #deepseek_v4 #llm #ии_агенты #open_source #бенчмарки #автоматизация

GPT-5.5 против DeepSeek-V4: почему OpenAI удваивает цены, пока Китай демпингует

За 2 дня рынок получил сразу два флагманских релиза: GPT-5.5 от OpenAI и DeepSeek V4 . На первый взгляд это очередная гонка бенчмарков. На деле - столкновение двух стратегий: дорогая агентная модель для реальной работы против открытых весов, дешевого API и контекста на миллион токенов. Я внимательно изучила официальные бенчмарки, прайс-листы и первые отзывы разработчиков. Давайте разбираться, что из этого реально применимо в работе.

https://habr.com/ru/articles/1027564/

#искусственный_интеллект #нейросети #вайбкодинг #gpt55 #deepseek_v4 #llm #ии_агенты #open_source #бенчмарки #автоматизация

GPT-5.5 против DeepSeek-V4: почему OpenAI удваивает цены, пока Китай демпингует

За 2 дня рынок получил сразу два флагманских релиза: GPT-5.5 от OpenAI и DeepSeek V4 . На первый взгляд это очередная гонка бенчмарков. На деле - столкновение двух стратегий: дорогая агентная модель для реальной работы против открытых весов, дешевого API и контекста на миллион токенов. Я внимательно изучила официальные бенчмарки, прайс-листы и первые отзывы разработчиков. Давайте разбираться, что из этого реально применимо в работе.

https://habr.com/ru/articles/1027564/

#искусственный_интеллект #нейросети #вайбкодинг #gpt55 #deepseek_v4 #llm #ии_агенты #open_source #бенчмарки #автоматизация

Как использовать Claude Code в 8 раз дешевле: подключаем китайские модели

Всем привет! Сегодня разберём, можно ли использовать Claude Code с китайскими моделями вместо Opus и сколько на этом реально сэкономить. Взял две китайские модели Kimi K2.6 от Moonshot AI и GLM-5.1 от Z AI и прогнал их на привычных задачах и сравнил с Opus. Не в написании кода, а на повседневных задачах: создать лендинг, сделать карусель для соцсетей, анализ данных, что-то в интернете поискать сравнить, написать какой-нибудь не сложный Telegram-бот и т.д. Забегая вперёд: результаты оказались неожиданными. Где-то китайские модели выиграли у Opus, где-то проиграли, а где-то разница оказалась чисто вкусовой. В конце статьи будет пошаговая инструкция, как подключить любую из этих моделей к Claude Code за пять минут. Работает и в терминале, и в десктоп-приложении, и в VS Code, везде где вы привыкли запускать Claude Code

https://habr.com/ru/articles/1026760/

#claude #claude_code #kimik2 #kimik25 #openai #ai #ии_агенты

Дружим стратегически: как прошел Демо день Рег.облака

Привет, Хабр! На связи команда Рег.облака. 16 апреля мы провели свой Демо день — продуктовую конференцию для тех, кто строит IT-инфраструктуру и хочет делать это без лишних расходов. Два параллельных трека, панельная дискуссия про ИИ с «ВкусВиллом», банком «Синара», Raft и РБК, а вечером — нетворкинг с живой музыкой в Центре событий РБК. Для тех, кто пропустил, рассказываем, что обсуждали и к чему пришли.

https://habr.com/ru/companies/runity/articles/1024754/

#регоблако #демо #инновации #ии #ииагенты #ии_и_машинное_обучение #ии_агенты #baremetal #bare_metal #gpu

Конец эры чат-ботов или как Claude Managed Agents меняет правила игры для бизнеса

8 апреля Anthropic без лишнего шума выкатила продукт, который может изменить рынок корпоративного ИИ сильнее, чем релиз любой новой модели. Claude Managed Agents - это недостающее звено между умным чат-ботом и полноценным цифровым сотрудником. Разбираемся, почему акции Palantir упали на 8% в день анонса, как Notion и Asana уже используют новинку, и почему фаундерам больше не нужно нанимать дорогих AI-инженеров для запуска агентов в продакшн.

https://habr.com/ru/articles/1023214/

#anthropic #claude #ии_агенты #ai_agent #автоматизация #бизнеспроцессы #b2b #нейросети #искусственный_интеллект #ии_для_бизнеса

Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника

В начале 2026 года рынок явно сместился от чат-ботов к агентным сценариям. Если прошлый год был посвящен тому, чтобы ИИ давал вам ответы, то 2026 год - это год, когда ИИ достигает поставленных целей. Лучшие ИИ-агенты больше не заперты в окне чата: они просматривают ваши файлы, проводят исследования, помогают с почтой и выполняют многошаговые рабочие процессы, пока вы фокусируетесь на стратегии. В апреле 2026 года рынок агентов вошел в стадию специализации. Вопрос больше не звучит " может ли ИИ это сделать? ", теперь мы спрашиваем " какая архитектура агента лучше подходит для этой задачи? ". В этой статье мы разберем актуальный ландшафт ИИ-агентов - от недавнего релиза Claude Cowork до обновлений ChatGPT и Gemini - и поможем выбрать инструмент, который действительно будет работать на вас, а не просто генерировать текст.

https://habr.com/ru/articles/1023012/

#ии_агенты #cowork #copilot #автоматизация #chatgpt #gemini #claude #нейросети #искусственный_интеллект #ии_для_бизнеса

Что утечка исходного кода Claude Code показала о будущем AI-агентов

31 марта Anthropic случайно раскрыла крупную часть исходного кода Claude Code через публичный npm-пакет . Но главный сюжет тут не сама утечка, а то, что она показала: Claude Code - это уже не просто AI-инструмент для программирования, а заготовка под более сложные агентные системы с памятью, фоновыми режимами и скрытыми feature-флагами. Разбираем, что нашли разработчики в 512 тысячах строк кода.

https://habr.com/ru/articles/1020088/

#anthropic #claude #claude_code #утечка_кода #ai_agents #vibecoding #вайбкодинг #ии_агенты #typescript

Как перестать использовать ИИ как чат-бота и начать автоматизировать рабочие процессы (Workflows). Часть 2

Большинство людей используют ИИ неправильно. Они задают один вопрос, получают один ответ и копируют его в свой документ. Это уровень чат-бота. Настоящая сила ИИ-агентов (таких как Claude Cowork или ChatGPT Agent ) раскрывается не в генерации текста, а в выполнении многошаговых рабочих процессов ( workflows ). В этой статье мы разберем, как передать агенту цепочки из 5-10 задач, которые обычно съедают часы вашего времени: от обработки пачки чеков до подготовки к ежемесячной отчетности и к квартальному бизнес-обзору. С конкретными промптами и архитектурой папок.

https://habr.com/ru/articles/1020030/

#искусственный_интеллект #нейросети #ai_агенты #ии_агенты #workflows #бизнес_процессы #автоматизация #ии_для_бизнеса #cowork #chatgpt_agent

Как я добавил файловый доступ в локального AI-агента и что из этого вышло

Две недели назад я выложил Доку — локального AI-агента для Windows и macOS. Статья попала в топ-5 Хабра за сутки, пришло 22 баг-репорта в первые 48 часов и 154 комментария за неделю. Самый частый запрос в комментариях: «когда будет работа с файлами?». Это логично — агент который умеет искать в интернете, но не может взаимодействовать с твоим диском, это как браузер без закладок. В этой статье — технические детали того что я сделал: файловый доступ для агента, permission gate, agent timeline, pipeline hardening. Плюс три баги которые я поймал по дороге и которые стоит знать если вы строите что-то похожее.

https://habr.com/ru/articles/1020046/

#ии_агенты #ииагенты #ии #ии_чатбот #ии_помощник #ииассистент #ииагент

Как перестать использовать ИИ как чат-бота и начать автоматизировать рабочие процессы (Workflows)

Большинство людей используют ИИ неправильно. Они задают один вопрос, получают один ответ и копируют его в свой документ. Это уровень чат-бота. Настоящая сила ИИ-агентов (таких как Claude Cowork или ChatGPT Agent ) раскрывается не в генерации текста, а в выполнении многошаговых рабочих процессов ( workflows ). В этой статье мы разберем, как передать агенту цепочки задач, которые обычно съедают часы вашего времени: от полного цикла онбординга нового клиента до подготовки писем по итогам двухчасовых встреч. С конкретными промптами.

https://habr.com/ru/articles/1020008/

#искусственный_интеллект #нейросети #ai_агенты #ии_агенты #автоматизация_бизнеспроцессов #автоматизация #ии_для_бизнеса #cowork #chatgpt_agent #workflow

MCP не умер: почему ИИ-агенты тонут в контексте

Еще недавно казалось, что MCP решит главную проблему ИИ-агентов: даст единый способ подключать инструменты, данные и внешние системы. Но быстро выяснилось, что если дать модели все сразу, она не становится умнее - она теряет фокус. В статье разбираю, почему ИИ-агенты тонут в контексте, и какие подходы помогают это исправить.

https://habr.com/ru/articles/1019866/

#mcp #искусственный_интеллект #нейросети #model_context_protocol #ии_агенты #контекстное_окно #автоматизация #agent_skills #api #архитектура

Python: с чего начинать, где брать знания и как не бросить после первых трудностей — интервью с Алексеем Голобурдиным

Python любят за «плавный вход» и огромную экосистему. Но вокруг него было много мифов: от «Питон медленный» до «джунам не пробиться без накрутки опыта». В этом интервью я - Александр, автор (телеграм-канала « Shulepov Code »), поговорил с Алексеем Голобурдиным – автором книги «Типизированный Питон», основателем канала на Ютубе « Диджитализируй » (170k+ подписчиков) и практиком, совмещающим продуктовую разработку, обучение и эксперименты с БЯМ (LLM) и ИИ-агентами. В разговоре затронуты: устройство Питона и СиПитона (CPython), роль ПЭП8 (PEP8), корректный подход к изучению Питона с нуля, а также ситуации, в которых нейросети действительно помогают, и случаи, когда они формируют лишь иллюзию обучения.

https://habr.com/ru/articles/1019068/

#Python #Питон #изучение_Python #Python_разработчик #PEP_8 #Django #FastAPI #нейросети_Python #ИИ_агенты #обучение_программированию

Протоколы, чтобы ИИ-агенты нашли общий язык

Системы ИИ уже управляют сетевой инфраструктурой. Например, в нашей PCEF-системе методы машинного обучения помогают находить аномалии в работе сети и «изолировать» подозрительные IoT-устройства. Даже Инженерный совет Интернета (IETF) публикует документы, описывающие структуру интеллектуальных сетевых контролеров. При этом появляются специализированные протоколы, задача которых — позволить агентским системам взаимодействовать друг с другом по сети в эффективной манере. Сегодня расскажем о нескольких таких решениях: Pilot , PAIRL , A2A и OpAMP .

https://habr.com/ru/companies/vasexperts/articles/1016626/

#vas_experts #агентные_системы #ии_агенты #мультиагентные_системы #системы_ии

Протоколы, чтобы ИИ-агенты нашли общий язык

Системы ИИ уже управляют сетевой инфраструктурой. Например, в нашей PCEF-системе методы машинного обучения помогают находить аномалии в работе сети и «изолировать» подозрительные IoT-устройства. Даже Инженерный совет Интернета (IETF) публикует документы, описывающие структуру интеллектуальных сетевых контролеров. При этом появляются специализированные протоколы, задача которых — позволить агентским системам взаимодействовать друг с другом по сети в эффективной манере. Сегодня расскажем о нескольких таких решениях: Pilot , PAIRL , A2A и OpAMP .

https://habr.com/ru/companies/vasexperts/articles/1016626/

#vas_experts #агентные_системы #ии_агенты #мультиагентные_системы #системы_ии

Протоколы, чтобы ИИ-агенты нашли общий язык

Системы ИИ уже управляют сетевой инфраструктурой. Например, в нашей PCEF-системе методы машинного обучения помогают находить аномалии в работе сети и «изолировать» подозрительные IoT-устройства. Даже Инженерный совет Интернета (IETF) публикует документы, описывающие структуру интеллектуальных сетевых контролеров. При этом появляются специализированные протоколы, задача которых — позволить агентским системам взаимодействовать друг с другом по сети в эффективной манере. Сегодня расскажем о нескольких таких решениях: Pilot , PAIRL , A2A и OpAMP .

https://habr.com/ru/companies/vasexperts/articles/1016626/

#vas_experts #агентные_системы #ии_агенты #мультиагентные_системы #системы_ии

Протоколы, чтобы ИИ-агенты нашли общий язык

Системы ИИ уже управляют сетевой инфраструктурой. Например, в нашей PCEF-системе методы машинного обучения помогают находить аномалии в работе сети и «изолировать» подозрительные IoT-устройства. Даже Инженерный совет Интернета (IETF) публикует документы, описывающие структуру интеллектуальных сетевых контролеров. При этом появляются специализированные протоколы, задача которых — позволить агентским системам взаимодействовать друг с другом по сети в эффективной манере. Сегодня расскажем о нескольких таких решениях: Pilot , PAIRL , A2A и OpAMP .

https://habr.com/ru/companies/vasexperts/articles/1016626/

#vas_experts #агентные_системы #ии_агенты #мультиагентные_системы #системы_ии

Я сделал локального AI-агента для России. Без VPN, без подписки, без облака

Я работаю разработчиком. Каждый день пишу код, ревьюю PR, хожу на стендапы. Обычная жизнь в 2026 году — только за последние полтора года она изменилась сильнее, чем за предыдущие пять. Cursor, Claude Code, Copilot. Коллеги из западных команд говорят, что скорость разработки выросла в два раза. Не в полтора — в два. Это не хайп, это реальные цифры от реальных людей. А потом закрываешь ноутбук и понимаешь: большинство этих инструментов в России либо не работают нормально, либо требуют VPN который отвалится в самый неподходящий момент, либо стоят $20 в месяц которые ещё надо как-то оплатить иностранной картой. Это меня достало. Поэтому я сделал своё.

https://habr.com/ru/articles/1015048/

#ии_агенты #ииагенты #ии #ии_чатбот #ии_помощник #ииассистент #ииагент

Великое переселение: Почему бизнес переходит с ChatGPT на Claude

Почему бизнес все чаще выбирает Claude , а не ChatGPT ? Еще недавно ChatGPT казался для бизнеса выбором по умолчанию. Но в марте 2026 года картина начала меняться : среди компаний, которые впервые покупают ИИ-инструменты, Anthropic резко усилил позиции. Это еще не означает, что весь рынок массово ушел из ChatGPT , но уже показывает важный разворот в корпоративном спросе. Разбираю, что именно показывают данные Ramp и Axios , где Claude выигрывает у ChatGPT , почему Claude так хорошо заходит в рабочие процессы, и что это значит для руководителей и команд, которые прямо сейчас выбирают AI-инструменты для работы.

https://habr.com/ru/articles/1014936/

#claude #chatgpt #openai #anthropic #вайбкодинг #claude_code #ai_agents #ии_агенты #нейросети #ии_для_бизнеса

AI дизайн вышел на новый уровень

У Figma давно был MCP-сервер. Работал он в режиме read-only, и сценарий выглядел так: дизайнер (или вы сами) рисовали макеты руками, потом разработчик скармливал агенту ссылку на файл в Figma, агент разбирал его по слоям, вытаскивал структуру, цвета, отступы, шрифты, и на выходе генерил код, который более-менее соответствовал тому, что было нарисовано. Вчера Figma обновила свой MCP-сервер, и теперь она умеет не только читать, но и рисовать дизайн. Причём речь не про "нарисуй мне кнопку" или "сделай один экран". Агент может собрать полноценный лендинг целиком или выстроить UX-флоу на несколько экранов. И самое ценное: он делает это в рамках вашей дизайн-системы. Берёт ваши компоненты, ваши токены, ваши стили и собирает из них макет, который выглядит как часть вашего продукта, а не как что-то из генератора 2015 года. До этого обновления все попытки генерировать дизайн через AI выглядели так себе. Результат глючил, визуал был устаревший, компоненты не из вашего UI Kit, а откуда-то из дефолтных библиотек. Пользоваться этим в проде было нельзя, максимум для наброска. Сейчас ситуация другая. Вы подключаете свою дизайн-систему (UI Kit), и агент собирает макеты, которые реально пригодны для использования. Я считаю для быстрых экспериментов и проверки гипотез это гигантский шаг вперёд. Параллельно обновился Stitch от Google. У них тоже появились новые возможности по генерации интерфейсов, и для стадии брейншторма он вполне подходит: накидать вариантов, посмотреть на разные подходы к экрану, быстро визуализировать идею.

https://habr.com/ru/articles/1014666/

#stitch #figma_api #mcp #ui #ai_agent #ии_агенты #claude_code_skills

AI дизайн вышел на новый уровень

У Figma давно был MCP-сервер. Работал он в режиме read-only, и сценарий выглядел так: дизайнер (или вы сами) рисовали макеты руками, потом разработчик скармливал агенту ссылку на файл в Figma, агент разбирал его по слоям, вытаскивал структуру, цвета, отступы, шрифты, и на выходе генерил код, который более-менее соответствовал тому, что было нарисовано. Вчера Figma обновила свой MCP-сервер, и теперь она умеет не только читать, но и рисовать дизайн. Причём речь не про "нарисуй мне кнопку" или "сделай один экран". Агент может собрать полноценный лендинг целиком или выстроить UX-флоу на несколько экранов. И самое ценное: он делает это в рамках вашей дизайн-системы. Берёт ваши компоненты, ваши токены, ваши стили и собирает из них макет, который выглядит как часть вашего продукта, а не как что-то из генератора 2015 года. До этого обновления все попытки генерировать дизайн через AI выглядели так себе. Результат глючил, визуал был устаревший, компоненты не из вашего UI Kit, а откуда-то из дефолтных библиотек. Пользоваться этим в проде было нельзя, максимум для наброска. Сейчас ситуация другая. Вы подключаете свою дизайн-систему (UI Kit), и агент собирает макеты, которые реально пригодны для использования. Я считаю для быстрых экспериментов и проверки гипотез это гигантский шаг вперёд. Параллельно обновился Stitch от Google. У них тоже появились новые возможности по генерации интерфейсов, и для стадии брейншторма он вполне подходит: накидать вариантов, посмотреть на разные подходы к экрану, быстро визуализировать идею.

https://habr.com/ru/articles/1014666/

#stitch #figma_api #mcp #ui #ai_agent #ии_агенты #claude_code_skills

AI дизайн вышел на новый уровень

У Figma давно был MCP-сервер. Работал он в режиме read-only, и сценарий выглядел так: дизайнер (или вы сами) рисовали макеты руками, потом разработчик скармливал агенту ссылку на файл в Figma, агент разбирал его по слоям, вытаскивал структуру, цвета, отступы, шрифты, и на выходе генерил код, который более-менее соответствовал тому, что было нарисовано. Вчера Figma обновила свой MCP-сервер, и теперь она умеет не только читать, но и рисовать дизайн. Причём речь не про "нарисуй мне кнопку" или "сделай один экран". Агент может собрать полноценный лендинг целиком или выстроить UX-флоу на несколько экранов. И самое ценное: он делает это в рамках вашей дизайн-системы. Берёт ваши компоненты, ваши токены, ваши стили и собирает из них макет, который выглядит как часть вашего продукта, а не как что-то из генератора 2015 года. До этого обновления все попытки генерировать дизайн через AI выглядели так себе. Результат глючил, визуал был устаревший, компоненты не из вашего UI Kit, а откуда-то из дефолтных библиотек. Пользоваться этим в проде было нельзя, максимум для наброска. Сейчас ситуация другая. Вы подключаете свою дизайн-систему (UI Kit), и агент собирает макеты, которые реально пригодны для использования. Я считаю для быстрых экспериментов и проверки гипотез это гигантский шаг вперёд. Параллельно обновился Stitch от Google. У них тоже появились новые возможности по генерации интерфейсов, и для стадии брейншторма он вполне подходит: накидать вариантов, посмотреть на разные подходы к экрану, быстро визуализировать идею.

https://habr.com/ru/articles/1014666/

#stitch #figma_api #mcp #ui #ai_agent #ии_агенты #claude_code_skills

AI дизайн вышел на новый уровень

У Figma давно был MCP-сервер. Работал он в режиме read-only, и сценарий выглядел так: дизайнер (или вы сами) рисовали макеты руками, потом разработчик скармливал агенту ссылку на файл в Figma, агент разбирал его по слоям, вытаскивал структуру, цвета, отступы, шрифты, и на выходе генерил код, который более-менее соответствовал тому, что было нарисовано. Вчера Figma обновила свой MCP-сервер, и теперь она умеет не только читать, но и рисовать дизайн. Причём речь не про "нарисуй мне кнопку" или "сделай один экран". Агент может собрать полноценный лендинг целиком или выстроить UX-флоу на несколько экранов. И самое ценное: он делает это в рамках вашей дизайн-системы. Берёт ваши компоненты, ваши токены, ваши стили и собирает из них макет, который выглядит как часть вашего продукта, а не как что-то из генератора 2015 года. До этого обновления все попытки генерировать дизайн через AI выглядели так себе. Результат глючил, визуал был устаревший, компоненты не из вашего UI Kit, а откуда-то из дефолтных библиотек. Пользоваться этим в проде было нельзя, максимум для наброска. Сейчас ситуация другая. Вы подключаете свою дизайн-систему (UI Kit), и агент собирает макеты, которые реально пригодны для использования. Я считаю для быстрых экспериментов и проверки гипотез это гигантский шаг вперёд. Параллельно обновился Stitch от Google. У них тоже появились новые возможности по генерации интерфейсов, и для стадии брейншторма он вполне подходит: накидать вариантов, посмотреть на разные подходы к экрану, быстро визуализировать идею.

https://habr.com/ru/articles/1014666/

#stitch #figma_api #mcp #ui #ai_agent #ии_агенты #claude_code_skills

Какую главную ошибку допускают компании при ИИ-трансформации, как это исправить и при чем тут Брэнзи?

Быстрые спойлеры для тех, у кого мало времени Невозможно получить внятный бизнес-эффект от трансформации куска процесса, например, ии-зировать только, один блок ИТ или подразделение аналитики. При таком подходе результат один - сотрудники, продолжают считать на калькуляторе, а результат вбивают в ячейку в Excel. Чтобы получить эффект на расходы или на скорость работы, начинать трансформацию стоит с менеджеров и продуктологов, которых научили принципам работы ИИ, и которые начали ставить правильно задачи и требовать корректных результатов от остальных подразделений. Если интересно, как в этом помогает Брэнзи , добро пожаловать под кат!

https://habr.com/ru/articles/1005008/

#ии_помощник #ии_агенты #тасктрекер #таскменеджмент #система_управления_задачами #система_управления_проектами #работа_в_команде #топменеджмент #маркетинг #развитие_продукта

Вы считаете ИИ-ускорение неправильно, сливая бюджет в трубу, пока 7 из 10 проектов умирают ещё на этапе пилотов

Компании спускают миллиарды на хайповые инструменты разработки, надеясь купить «волшебную таблетку», но вместо неё получают лишь неконтролируемый хаос в процессах. Мы взяли секундомер и устроили жёсткий тест четырём нашим производственным направлениям: мобилке на Native и Flutter, аналитике и QA. Дали командам доступ в Cursor и Claude Code, чтобы вытащить на свет реальные цифры. По итогу — разрыв между цифрами и действительностью оказался шокирующим.

https://habr.com/ru/articles/1010854/

#искусственный_интеллект #ai #ии_агенты #ускорение_разработки #исследования

Что такое ИИ-агенты для бизнеса: Понятное руководство для селлеров на маркетплейсах

Роман Воробьёв Telegram: t.me/FirstonOzon | Системный гуманИИст Адаптация статьи Anthropic «Building Effective Agents» специально для селлеров и предпринимателей торгующих на маркетплейсах

https://habr.com/ru/articles/1010000/

#селлеры #ии_агенты #маркетплейсы

Концепция кастомизированных ИИ-агентов как «виртуальных аватаров» человека

Статья посвящена концепции создания и эволюции кастомизированных ИИ-агентов, определяемых как «виртуальные аватары» (ВА) человека. ВА позиционируются как постоянно обучающиеся модели, «прикреплённые» к конкретным людям и способные выполнять умственную работу, принимать рутинные решения и действовать, исходя из индивидуальных предпочтений, интересов и установок своего владельца. Средства искусственного интеллекта (ИИ) как фундамента следующего технологического уклада развиваются с неудержимой силой и стремительно входят в нашу повседневную жизнь. Становится всё более очевидным, что скоро наступит время, когда любую, в том числе заранее не объявленную, исполнительскую производственную задачу такие средства выполнят не хуже человека. А сопряжение этих средств с роботами, способными передвигаться по заранее не заданной сложной поверхности и выполнять заранее не заданные тонкие технологические манипуляции, даст возможность полностью ликвидировать и физический труд человека. Что же тогда останется самому человеку? Производственная деятельность, где нужна персональная юридическая ответственность человека-специалиста? Участие в социальном целеполагании? Заведомо человеческое творчество и заведомо человеческая эмпатическая коммуникация? Формулирование и передача новым поколениям ключевых ценностей общества? То есть всё то, что нельзя переложить на искусственные субъекты мышления и деятельности? Ниже поразмышляем над этими и другими интересными вопросами...

https://habr.com/ru/articles/1008326/

#ииагенты #ии #ии_чатбот #иимодель #ииассистент #ии_помощник #ии_бот #ии_и_машинное_обучение #ии_агенты

OpenClaw управляет своим Telegram аккаунтом (не просто бот)

В OpenClaw заложен функционал для подключения к Telegram-боту. Но что, если мы хотим привязать обычный Telegram-аккаунт и сделать лобстера человеком? Эта статья появилась вследствие, можно сказать, курьеза. К нам в чат залетел бот, который писал от обычного тг аккаунта, а не от _bot, хоть и был подписан ботиком, и общаться он в чате начал так человечно и уместно, что участники комьюнити в массе своей не поверили что это бот, а не человек. Более того, его создатель ничего об этой активности своего бота не знал. Он поставил ему задачу самому решать куда ходить, и где общаться. Тот и выбрал активный чатик по OpenClaw.

https://habr.com/ru/articles/1007900/

#openclaw #openclaw_tutorial #AgentOS #ииагенты #ииассистент #ии #ии_агенты #ии_бот #ии_помощник #telegram

OpenClaw управляет своим Telegram аккаунтом (не просто бот)

В OpenClaw заложен функционал для подключения к Telegram-боту. Но что, если мы хотим привязать обычный Telegram-аккаунт и сделать лобстера человеком? Эта статья появилась вследствие, можно сказать, курьеза. К нам в чат залетел бот, который писал от обычного тг аккаунта, а не от _bot, хоть и был подписан ботиком, и общаться он в чате начал так человечно и уместно, что участники комьюнити в массе своей не поверили что это бот, а не человек. Более того, его создатель ничего об этой активности своего бота не знал. Он поставил ему задачу самому решать куда ходить, и где общаться. Тот и выбрал активный чатик по OpenClaw.

https://habr.com/ru/articles/1007900/

#openclaw #openclaw_tutorial #AgentOS #ииагенты #ииассистент #ии #ии_агенты #ии_бот #ии_помощник #telegram

OpenClaw управляет своим Telegram аккаунтом (не просто бот)

В OpenClaw заложен функционал для подключения к Telegram-боту. Но что, если мы хотим привязать обычный Telegram-аккаунт и сделать лобстера человеком? Эта статья появилась вследствие, можно сказать, курьеза. К нам в чат залетел бот, который писал от обычного тг аккаунта, а не от _bot, хоть и был подписан ботиком, и общаться он в чате начал так человечно и уместно, что участники комьюнити в массе своей не поверили что это бот, а не человек. Более того, его создатель ничего об этой активности своего бота не знал. Он поставил ему задачу самому решать куда ходить, и где общаться. Тот и выбрал активный чатик по OpenClaw.

https://habr.com/ru/articles/1007900/

#openclaw #openclaw_tutorial #AgentOS #ииагенты #ииассистент #ии #ии_агенты #ии_бот #ии_помощник #telegram

OpenClaw управляет своим Telegram аккаунтом (не просто бот)

В OpenClaw заложен функционал для подключения к Telegram-боту. Но что, если мы хотим привязать обычный Telegram-аккаунт и сделать лобстера человеком? Эта статья появилась вследствие, можно сказать, курьеза. К нам в чат залетел бот, который писал от обычного тг аккаунта, а не от _bot, хоть и был подписан ботиком, и общаться он в чате начал так человечно и уместно, что участники комьюнити в массе своей не поверили что это бот, а не человек. Более того, его создатель ничего об этой активности своего бота не знал. Он поставил ему задачу самому решать куда ходить, и где общаться. Тот и выбрал активный чатик по OpenClaw.

https://habr.com/ru/articles/1007900/

#openclaw #openclaw_tutorial #AgentOS #ииагенты #ииассистент #ии #ии_агенты #ии_бот #ии_помощник #telegram

Пользователь уходит из приложения: рынок забирают API, данные и ИИ-агенты

Худшая новость для многих SaaS‑команд в ближайшие годы (думаю, уже в этом году заметим) пользователь может перестать пользоваться вашим приложением, но продолжить пользоваться вашим сервисом. Еще недавно цифровой продукт был устроен предельно понятно. Компания делала приложение, проводила продуктовые исследования, проектировала пользовательские сценарии, раскладывала кнопки, экраны, роли и ограничения. А пользователь либо принимал эту логику, либо уходил. То есть сама модель была такой: «Вот наш интерфейс. Вот наш сценарий. Пользуйтесь так, как мы задумали». Эта модель не исчезнет завтра. Да и на текущий момент она устраивает болшинство пользователей, благодаря сформировавшейся десятилетиями потребительской привычке «используй что дают». Но именно сейчас она начинает терять монополию, потому что между пользователем и сервисом появился новый слой – агенты. Не просто чат-боты, которые подсказывают, а инструменты, которые уже умеют искать данные, ходить по сайтам, нажимать кнопки, связывать сервисы между собой и выполнять цепочки действий. OpenAI вывела Operator как браузерного агента, Anthropic продвигает Computer use и MCP , Microsoft на Build 2025 прямо говорит об open agentic web , а OpenAI отдельно документирует работу с remote MCP servers и коннекторами для доступа к внешним сервисам .  И вот здесь начинается главное изменение – раньше продуктом был интерфейс, теперь продукт всё чаще смещается в три других слоя:

https://habr.com/ru/articles/1008124/

#ии #ииагенты #ииассистент #ии_агенты #ии_бот #приложения #приложение #приложения_для_android #приложения_для_iphone #разработка_приложений

От Vibe Coding к Agentic Engineering: что изменилось в ИИ-разработке за 1 год

Сначала нам обещали, что можно просто разговаривать с ИИ , а он будет писать код. Теперь выясняется, что этого мало: уже выигрывают не те, кто лучше промптит, а те, кто умеет проектировать систему, задавать рамки агентам и ловить их ошибки раньше, чем они попадут в рабочую версию сервиса, которой пользуются реальные люди. Я разобрала, что произошло за последние месяцы, почему кодинг, что называется, "по вайбу" оказался опасной иллюзией, и что теперь делать разработчикам, чтобы не остаться за бортом.

https://habr.com/ru/articles/1006096/

#искусственный_интеллект #нейросети #vibe_coding #agentic_engineering #разработка #автоматизация #карьера #андрей_карпатый #ии_агенты #ai_agents

Как подключить Telegram Business к OpenClaw и сделать «долгую память» на векторной базе

После первой настройки Telegram Business Bot в OpenClaw обычно все радуются базовому сценарию: вечерний саммари по личным диалогам. Работает, удобно, но быстро появляется следующий вопрос: А что, если нужен не только отчёт за вчера, а анализ переписок за месяц или год? Ниже покажу, как я это у себя собрал: Telegram Business Bot + OpenClaw + memU + локальная векторная база.

https://habr.com/ru/articles/1005226/

#openclaw #openclaw_tutorial #AgentOS #ииагенты #ииассистент #ии #ии_агенты #ии_бот #ии_помощник #telegram

Как подключить Telegram Business к OpenClaw и сделать «долгую память» на векторной базе

После первой настройки Telegram Business Bot в OpenClaw обычно все радуются базовому сценарию: вечерний саммари по личным диалогам. Работает, удобно, но быстро появляется следующий вопрос: А что, если нужен не только отчёт за вчера, а анализ переписок за месяц или год? Ниже покажу, как я это у себя собрал: Telegram Business Bot + OpenClaw + memU + локальная векторная база.

https://habr.com/ru/articles/1005226/

#openclaw #openclaw_tutorial #AgentOS #ииагенты #ииассистент #ии #ии_агенты #ии_бот #ии_помощник #telegram

Как подключить Telegram Business к OpenClaw и сделать «долгую память» на векторной базе

После первой настройки Telegram Business Bot в OpenClaw обычно все радуются базовому сценарию: вечерний саммари по личным диалогам. Работает, удобно, но быстро появляется следующий вопрос: А что, если нужен не только отчёт за вчера, а анализ переписок за месяц или год? Ниже покажу, как я это у себя собрал: Telegram Business Bot + OpenClaw + memU + локальная векторная база.

https://habr.com/ru/articles/1005226/

#openclaw #openclaw_tutorial #AgentOS #ииагенты #ииассистент #ии #ии_агенты #ии_бот #ии_помощник #telegram

Как подключить Telegram Business к OpenClaw и сделать «долгую память» на векторной базе

После первой настройки Telegram Business Bot в OpenClaw обычно все радуются базовому сценарию: вечерний саммари по личным диалогам. Работает, удобно, но быстро появляется следующий вопрос: А что, если нужен не только отчёт за вчера, а анализ переписок за месяц или год? Ниже покажу, как я это у себя собрал: Telegram Business Bot + OpenClaw + memU + локальная векторная база.

https://habr.com/ru/articles/1005226/

#openclaw #openclaw_tutorial #AgentOS #ииагенты #ииассистент #ии #ии_агенты #ии_бот #ии_помощник #telegram

Notion запустила Custom Agents. Почему это важный сигнал для рынка ИИ-агентов

Notion запустила кастомных AI-агентов, которые сами работают по расписанию и триггерам, а за этим релизом скрывается куда более важный сдвиг. Похоже, мы входим в этап, где ИИ перестает быть просто чатом по запросу и превращается в постоянного цифрового исполнителя, который работает в фоне 24/7. Разбираю, что именно показал релиз Notion , при чем тут Ramp , Remote , OpenClaw и Kimi Claw , и почему все это может быть началом новой гонки агентов.

https://habr.com/ru/articles/1004520/

#исследование #нейросети #notion #custom_agents #ии_агенты #notion_custom_agents #автоматизация #продуктивность #openclaw #kimi_claw

Claude Code — это не только для программистов: как маркетологи и менеджеры автоматизируют рутину

В начале 2026-го главный инженер Google и руководитель команды Gemini API рассказала , как дала Claude Code задачу, над которой ее команда работала год, - и агент справился за час. В статье я разбираю, как те же инструменты Anthropic - Claude Code и Claude Cowork - превращают ИИ из чат-бота в цифрового сотрудника для менеджеров, маркетологов и аналитиков: что они реально умеют, сколько стоят в 2026 году и как меняют повседневную работу уже сейчас.

https://habr.com/ru/articles/1003710/

#искусственный_интеллект #нейросети #Claude_Code #claude_cowork #AIагенты #ии_агенты #Автоматизация #Продуктивность #Маркетинг #workflow

Claude Cowork или Claude Code? Что выбрать не программисту для автоматизации рабочих задач

С выходом Claude Cowork в обсуждениях стало много упрощений: его часто подают как " Claude Code , только удобнее и для офисных задач" . Это частично верно, Cowork действительно приносит агентные возможности Claude Code в приложение на ПК для задач вне программирования. Но в обзорах часто замалчивают нюансы: что происходит с лимитами на многошаговых задачах, где на самом деле живут Skills, и в каком случае удобный интерфейс проигрывает нормально упакованному workflow . В этой статье разберу Claude Cowork и Claude Code, а заодно и Skills (и там, и там) с позиции обычного пользователя (маркетинг, контент, аналитика, рабочая рутина): - где важнее удобство , - где нужен контроль , - и почему Skills многие зря сводят только к Claude Code .

https://habr.com/ru/articles/1003696/

#искусственный_интеллект #нейросети #claude_code #Claude_Cowork #Claude_Skills #AIагенты #Продуктивность #llm #ии_агенты #автоматизация

Самый простой способ пощупать OpenClaw с помощью VirtualBox и понять, из чего состоит его «душа»

После бума люди побежали устанавливать OpenClaw на сервер, Mac mini, на всё что угодно. Но, кажется, мы забыли о старой доброй виртуалке, которую любой может поставить и настроить OpenClaw за несколько минут. Разберём, какие есть плюсы:

https://habr.com/ru/articles/1001992/

#openclaw #VirtualBox #AgentOS #агенты #ииагенты #ии_помощник #ии_агенты

От простого бота к самообучающемуся интеллекту: эволюция ИИ-агентов для бизнеса

Пролог: Почему бизнесу нужна эволюция, а не революция Представьте сцену: Вы запускаете первый ИИ-агент для поддержки клиентов. Первые две недели — восторг. "Он отвечает! Он работает!" Месяц спустя — разочарование. "Он повторяет одни и те же ошибки. Не умеет работать со сложными запросами. Требует постоянного контроля". Знакомо? Это классическая история "пилотного проекта, который не масштабируется" . Моя команда прошла этот путь. Мы потратили 18 месяцев на эволюцию от примитивного бота до системы, которая: Самостоятельно обрабатывает 85% сложных запросов Снизила операционные затраты на 40% Еженедельно улучшает свои показатели на 3-5% без вмешательства разработчиков В этой статье я покажу конкретные шаги этой эволюции с кодом, схемами и бизнес-обоснованиями. Вы узнаете не "как сделать крутого ИИ", а "как построить систему, которая сама становится круче" .

https://habr.com/ru/articles/995860/

#ии_агенты #ии_чатбот #ииинжиниринг #python #rag

ИИ-агенты: как мы сделали DeepResearch по корпоративным данным и кодовой базе

ИИ‑агенты — очень горячая тема. Кажется, все их делают, но также кажется, что реальную пользу приносит только небольшая часть. Один из основных удачных примеров — DeepResearch, глубокий поиск, отвечающий на сложные вопросы. Многие им пользуются в ChatGPT или Perplexity, но у внешних решений нет доступа к нашим корпоративным данным, поэтому мы сделали свой DeepResearch и сэкономили время сотрудников компании. Меня зовут Сергей Скородумов, я руководитель отдела поисковых сервисов. В статье расскажу про ИИ‑агентов в целом, как мы делали своего, за счёт чего растили его качество и какие главные выводы сделали.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/987388/

#ии_агенты #ии #ииагенты #ииассистент #deepresearch