#ииагенты — Public Fediverse posts

Об организации труда ИИ-агентов

С осени прошлого года идет стремительный переход от использования ИИ в качестве личного помощника к встраиванию ИИ-агентов в команду и передачи им определенных задач – переход от вайбкодинга к agentic engineering . Задача, как это часто бывает, решается экспериментально, методом проб и ошибок, потому что организовывать разделение труда даже между людьми в команде тимлидов, да и большинство руководителей следующих уровней не учили. А в случае ИИ-агентом ситуация осложняется тем, что это – не просто онбординг способного новичка, который не знает контекста проекта: у этого новичка есть набор сильных сторон, таких как быстрый доступ к знаниям из любых предметных областей, бесконфликтность и готовность к исправлению ошибок, в сочетании со слабыми сторонами, например, склонности упрощать задачу или пользоваться первым попавшимся попсовым знанием вместо профессионального. Если сравнивать с людьми, ИИ-агент – это звезда с особенностями. Встроить звезду в команду, чтобы сильные стороны проявлялись, а слабые не мешали – задача повышенной сложности для любого руководителя. А сейчас ее надо решать массово. Поэтому полезно представлять прошлый опыт перестройки систем разделения труда, а также теорию, которая уже наработана в менеджменте по поводу организации разделения труда. Обзору этого и посвящена статья. Отмечу, что в статье именно теоретический материал, а не практические кейсы. Однако, в конце статьи – ссылки на большое количество выступлений, которые я слышал на конференциях за последние полгода, и по которым у меня есть конспекты. На сайтах конференций для большинства из них опубликованы презентации, а для части уже опубликована запись, при этом их количество постоянно увеличивается, так что если выступление вас заинтересовало, то не поленитесь поискать видео.

https://habr.com/ru/articles/1035522/

#ииагенты #организация_процессов #менеджмент

Что такое MCP. Как работает киллер-фича современности под капотом

Помните время, когда искусственный интеллект был простой говорящей головой? Мы все через это проходили: открываешь чат, просишь ИИ написать кусок кода, копируешь его, вставляешь в IDE, ловишь ошибку компиляции, копируешь текст ошибки, вставляешь обратно в чат. Рутина. Сплошная, выматывающая рутина. Хочешь, чтобы ИИ прочитал лог-файл? Пиши кастомный плагин. Хочешь, чтобы он сделал простой запрос в базу данных? Садись и пиши очередной адаптер. Каждая новая интеграция требовала написания отдельного, уникального кода. По сути, приходилось соединять зоопарк различных ИИ-моделей с бесконечным множеством баз данных, API и сервисов, собирая костыльные решения на ходу. И так продолжалось бы еще долго, если бы не одно событие. Но 25 ноября 2024 года компания Anthropic представила Model Context Protocol (MCP) . И, честно говоря, это событие полностью изменило правила игры.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1035002/

#mcp #mcpserver #что_такое_mcp #как_работает_mcp #model_context_protocol #искусственный_интеллект #ии #ииагенты #ai #aiагенты

Что такое MCP. Как работает киллер-фича современности под капотом

Помните время, когда искусственный интеллект был простой говорящей головой? Мы все через это проходили: открываешь чат, просишь ИИ написать кусок кода, копируешь его, вставляешь в IDE, ловишь ошибку компиляции, копируешь текст ошибки, вставляешь обратно в чат. Рутина. Сплошная, выматывающая рутина. Хочешь, чтобы ИИ прочитал лог-файл? Пиши кастомный плагин. Хочешь, чтобы он сделал простой запрос в базу данных? Садись и пиши очередной адаптер. Каждая новая интеграция требовала написания отдельного, уникального кода. По сути, приходилось соединять зоопарк различных ИИ-моделей с бесконечным множеством баз данных, API и сервисов, собирая костыльные решения на ходу. И так продолжалось бы еще долго, если бы не одно событие. Но 25 ноября 2024 года компания Anthropic представила Model Context Protocol (MCP) . И, честно говоря, это событие полностью изменило правила игры.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1035002/

#mcp #mcpserver #что_такое_mcp #как_работает_mcp #model_context_protocol #искусственный_интеллект #ии #ииагенты #ai #aiагенты

Что такое MCP. Как работает киллер-фича современности под капотом

Помните время, когда искусственный интеллект был простой говорящей головой? Мы все через это проходили: открываешь чат, просишь ИИ написать кусок кода, копируешь его, вставляешь в IDE, ловишь ошибку компиляции, копируешь текст ошибки, вставляешь обратно в чат. Рутина. Сплошная, выматывающая рутина. Хочешь, чтобы ИИ прочитал лог-файл? Пиши кастомный плагин. Хочешь, чтобы он сделал простой запрос в базу данных? Садись и пиши очередной адаптер. Каждая новая интеграция требовала написания отдельного, уникального кода. По сути, приходилось соединять зоопарк различных ИИ-моделей с бесконечным множеством баз данных, API и сервисов, собирая костыльные решения на ходу. И так продолжалось бы еще долго, если бы не одно событие. Но 25 ноября 2024 года компания Anthropic представила Model Context Protocol (MCP) . И, честно говоря, это событие полностью изменило правила игры.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1035002/

#mcp #mcpserver #что_такое_mcp #как_работает_mcp #model_context_protocol #искусственный_интеллект #ии #ииагенты #ai #aiагенты

Что такое MCP. Как работает киллер-фича современности под капотом

Помните время, когда искусственный интеллект был простой говорящей головой? Мы все через это проходили: открываешь чат, просишь ИИ написать кусок кода, копируешь его, вставляешь в IDE, ловишь ошибку компиляции, копируешь текст ошибки, вставляешь обратно в чат. Рутина. Сплошная, выматывающая рутина. Хочешь, чтобы ИИ прочитал лог-файл? Пиши кастомный плагин. Хочешь, чтобы он сделал простой запрос в базу данных? Садись и пиши очередной адаптер. Каждая новая интеграция требовала написания отдельного, уникального кода. По сути, приходилось соединять зоопарк различных ИИ-моделей с бесконечным множеством баз данных, API и сервисов, собирая костыльные решения на ходу. И так продолжалось бы еще долго, если бы не одно событие. Но 25 ноября 2024 года компания Anthropic представила Model Context Protocol (MCP) . И, честно говоря, это событие полностью изменило правила игры.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1035002/

#mcp #mcpserver #что_такое_mcp #как_работает_mcp #model_context_protocol #искусственный_интеллект #ии #ииагенты #ai #aiагенты

Обзор российских ИИ-платформ корпоративного уровня: изучаем архитектуру SimpleOne GenAI, BPMSoft AI, ELMA Cortex

В 2026-м я наблюдаю любопытную картину у клиентов. Пилоты с ИИ прошли почти у всех — кто-то прикрутил GigaChat к Service Desk, кто-то сделал HR-бота на коленке, кто-то OCR-распознавалку счетов. Вау-эффект на демо был. А в продакшене — три-четыре разрозненных решения, никто не понимает, сколько компания тратит на токены, и СБ уже принесла пачку отчётов про сотрудников, льющих ТЗ в публичный ChatGPT. Это и есть «фаза отрезвления», про которую сейчас пишут McKinsey и Gartner: проблема ИИ — не в моделях, а в том, чтобы перевести их из эксперимента в управляемую инфраструктуру. По сути, это запрос на отдельный класс решений — корпоративные GenAI-платформы . Ниже — разбор трёх российских платформ, которые я для себя считаю наиболее показательными в этом сегменте:

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1035466/

#simpleone #genaiплатформа #ииагенты #GenAI #Agentic_AI #rag

Обзор российских ИИ-платформ корпоративного уровня: изучаем архитектуру SimpleOne GenAI, BPMSoft AI, ELMA Cortex

В 2026-м я наблюдаю любопытную картину у клиентов. Пилоты с ИИ прошли почти у всех — кто-то прикрутил GigaChat к Service Desk, кто-то сделал HR-бота на коленке, кто-то OCR-распознавалку счетов. Вау-эффект на демо был. А в продакшене — три-четыре разрозненных решения, никто не понимает, сколько компания тратит на токены, и СБ уже принесла пачку отчётов про сотрудников, льющих ТЗ в публичный ChatGPT. Это и есть «фаза отрезвления», про которую сейчас пишут McKinsey и Gartner: проблема ИИ — не в моделях, а в том, чтобы перевести их из эксперимента в управляемую инфраструктуру. По сути, это запрос на отдельный класс решений — корпоративные GenAI-платформы . Ниже — разбор трёх российских платформ, которые я для себя считаю наиболее показательными в этом сегменте:

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1035466/

#simpleone #genaiплатформа #ииагенты #GenAI #Agentic_AI #rag

Обзор российских ИИ-платформ корпоративного уровня: изучаем архитектуру SimpleOne GenAI, BPMSoft AI, ELMA Cortex

В 2026-м я наблюдаю любопытную картину у клиентов. Пилоты с ИИ прошли почти у всех — кто-то прикрутил GigaChat к Service Desk, кто-то сделал HR-бота на коленке, кто-то OCR-распознавалку счетов. Вау-эффект на демо был. А в продакшене — три-четыре разрозненных решения, никто не понимает, сколько компания тратит на токены, и СБ уже принесла пачку отчётов про сотрудников, льющих ТЗ в публичный ChatGPT. Это и есть «фаза отрезвления», про которую сейчас пишут McKinsey и Gartner: проблема ИИ — не в моделях, а в том, чтобы перевести их из эксперимента в управляемую инфраструктуру. По сути, это запрос на отдельный класс решений — корпоративные GenAI-платформы . Ниже — разбор трёх российских платформ, которые я для себя считаю наиболее показательными в этом сегменте:

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1035466/

#simpleone #genaiплатформа #ииагенты #GenAI #Agentic_AI #rag

Обзор российских ИИ-платформ корпоративного уровня: изучаем архитектуру SimpleOne GenAI, BPMSoft AI, ELMA Cortex

В 2026-м я наблюдаю любопытную картину у клиентов. Пилоты с ИИ прошли почти у всех — кто-то прикрутил GigaChat к Service Desk, кто-то сделал HR-бота на коленке, кто-то OCR-распознавалку счетов. Вау-эффект на демо был. А в продакшене — три-четыре разрозненных решения, никто не понимает, сколько компания тратит на токены, и СБ уже принесла пачку отчётов про сотрудников, льющих ТЗ в публичный ChatGPT. Это и есть «фаза отрезвления», про которую сейчас пишут McKinsey и Gartner: проблема ИИ — не в моделях, а в том, чтобы перевести их из эксперимента в управляемую инфраструктуру. По сути, это запрос на отдельный класс решений — корпоративные GenAI-платформы . Ниже — разбор трёх российских платформ, которые я для себя считаю наиболее показательными в этом сегменте:

https://habr.com/ru/companies/simpleone/articles/1035466/

#simpleone #genaiплатформа #ииагенты #GenAI #Agentic_AI #rag

Инженерия качества: Как перестать надеяться на удачу и начать измерять своих ИИ-агентов [Часть 3]

Продолжаем рассмотрение, того как правильно оценивать качество ИИ систем, в данной части поговорим про метрики характерные для RAG системы. Способах оценить полноту, точность и соответствия выдачи контексту в подобной системе. На примере библиотеки RAGAS, с разбором того, как эти метрики работают изнутри.

https://habr.com/ru/articles/1035300/

#искусственный_интеллект #качество_продукта #обработка_естественного_языка #ragas #rag #ииагенты

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

Ищем самый быстрый XML парсер для Apple платформы с помощью ИИ

Нет, это не déjà vu, это продолжение моей прошлой статьи Самый быстрый XML парсер для iOS в 2026 году? Чтобы вам не тратить время на ее чтение, вот краткий пересказ. В прошлой статье происходит поиск самого быстрого XML парсера со следующими характиристиками: Для Apple платформы (iOS, tvOS, macOS) Язык Objective-C или Swift GitHub как источник исходников Популярный (хотя бы больше 500 звезд) Любая интеграция (CocoaPods, SwiftPM) И самое важное, весь бенчмарк я писал сам с небольшой помощью ИИ, не спеша, под несколько чашечек кофе за 3 часа я нашел нужный мне XML парсер. Спустя пару месяцев после выхода первой статьи, мне пришла мысль, зачем я тратил 3 часа на эту задачу, если можно было просто это самое задание “скормить” ИИшке и она бы за 5 минут решила бы ее (так пишут в интернетах). Тут же пришла вторая идея. Так как у меня есть мною лично проверенный результат, то я могу загрузить этой задачей все популярные ИИ и их результаты сравнить со своим. Даже не исключаю, что у меня где-то есть ошибка и тогда рейтинг парсеров будет выглядеть совсем иначе и я выбрал не самый быстрый как хотел. Собственно, что я и сделал. Загнал задачу в топ 15 ИИ и сравнил их результаты со своим. Если вам интересно, кто справился с задачей, кто спасовал, будет описано в развернутой статье под катом. Для затравки, наихудший результат и последнее место занимает GPT 5.5 Pro. А Claude Opus 4.7 не смог взять первое место.

https://habr.com/ru/articles/1035210/

#ииагенты #swift #xcode #claude #gpt #gemini

Ищем самый быстрый XML парсер для Apple платформы с помощью ИИ

Нет, это не déjà vu, это продолжение моей прошлой статьи Самый быстрый XML парсер для iOS в 2026 году? Чтобы вам не тратить время на ее чтение, вот краткий пересказ. В прошлой статье происходит поиск самого быстрого XML парсера со следующими характиристиками: Для Apple платформы (iOS, tvOS, macOS) Язык Objective-C или Swift GitHub как источник исходников Популярный (хотя бы больше 500 звезд) Любая интеграция (CocoaPods, SwiftPM) И самое важное, весь бенчмарк я писал сам с небольшой помощью ИИ, не спеша, под несколько чашечек кофе за 3 часа я нашел нужный мне XML парсер. Спустя пару месяцев после выхода первой статьи, мне пришла мысль, зачем я тратил 3 часа на эту задачу, если можно было просто это самое задание “скормить” ИИшке и она бы за 5 минут решила бы ее (так пишут в интернетах). Тут же пришла вторая идея. Так как у меня есть мною лично проверенный результат, то я могу загрузить этой задачей все популярные ИИ и их результаты сравнить со своим. Даже не исключаю, что у меня где-то есть ошибка и тогда рейтинг парсеров будет выглядеть совсем иначе и я выбрал не самый быстрый как хотел. Собственно, что я и сделал. Загнал задачу в топ 15 ИИ и сравнил их результаты со своим. Если вам интересно, кто справился с задачей, кто спасовал, будет описано в развернутой статье под катом. Для затравки, наихудший результат и последнее место занимает GPT 5.5 Pro. А Claude Opus 4.7 не смог взять первое место.

https://habr.com/ru/articles/1035210/

#ииагенты #swift #xcode #claude #gpt #gemini

Ищем самый быстрый XML парсер для Apple платформы с помощью ИИ

Нет, это не déjà vu, это продолжение моей прошлой статьи Самый быстрый XML парсер для iOS в 2026 году? Чтобы вам не тратить время на ее чтение, вот краткий пересказ. В прошлой статье происходит поиск самого быстрого XML парсера со следующими характиристиками: Для Apple платформы (iOS, tvOS, macOS) Язык Objective-C или Swift GitHub как источник исходников Популярный (хотя бы больше 500 звезд) Любая интеграция (CocoaPods, SwiftPM) И самое важное, весь бенчмарк я писал сам с небольшой помощью ИИ, не спеша, под несколько чашечек кофе за 3 часа я нашел нужный мне XML парсер. Спустя пару месяцев после выхода первой статьи, мне пришла мысль, зачем я тратил 3 часа на эту задачу, если можно было просто это самое задание “скормить” ИИшке и она бы за 5 минут решила бы ее (так пишут в интернетах). Тут же пришла вторая идея. Так как у меня есть мною лично проверенный результат, то я могу загрузить этой задачей все популярные ИИ и их результаты сравнить со своим. Даже не исключаю, что у меня где-то есть ошибка и тогда рейтинг парсеров будет выглядеть совсем иначе и я выбрал не самый быстрый как хотел. Собственно, что я и сделал. Загнал задачу в топ 15 ИИ и сравнил их результаты со своим. Если вам интересно, кто справился с задачей, кто спасовал, будет описано в развернутой статье под катом. Для затравки, наихудший результат и последнее место занимает GPT 5.5 Pro. А Claude Opus 4.7 не смог взять первое место.

https://habr.com/ru/articles/1035210/

#ииагенты #swift #xcode #claude #gpt #gemini

Ищем самый быстрый XML парсер для Apple платформы с помощью ИИ

Нет, это не déjà vu, это продолжение моей прошлой статьи Самый быстрый XML парсер для iOS в 2026 году? Чтобы вам не тратить время на ее чтение, вот краткий пересказ. В прошлой статье происходит поиск самого быстрого XML парсера со следующими характиристиками: Для Apple платформы (iOS, tvOS, macOS) Язык Objective-C или Swift GitHub как источник исходников Популярный (хотя бы больше 500 звезд) Любая интеграция (CocoaPods, SwiftPM) И самое важное, весь бенчмарк я писал сам с небольшой помощью ИИ, не спеша, под несколько чашечек кофе за 3 часа я нашел нужный мне XML парсер. Спустя пару месяцев после выхода первой статьи, мне пришла мысль, зачем я тратил 3 часа на эту задачу, если можно было просто это самое задание “скормить” ИИшке и она бы за 5 минут решила бы ее (так пишут в интернетах). Тут же пришла вторая идея. Так как у меня есть мною лично проверенный результат, то я могу загрузить этой задачей все популярные ИИ и их результаты сравнить со своим. Даже не исключаю, что у меня где-то есть ошибка и тогда рейтинг парсеров будет выглядеть совсем иначе и я выбрал не самый быстрый как хотел. Собственно, что я и сделал. Загнал задачу в топ 15 ИИ и сравнил их результаты со своим. Если вам интересно, кто справился с задачей, кто спасовал, будет описано в развернутой статье под катом. Для затравки, наихудший результат и последнее место занимает GPT 5.5 Pro. А Claude Opus 4.7 не смог взять первое место.

https://habr.com/ru/articles/1035210/

#ииагенты #swift #xcode #claude #gpt #gemini

Среда агента: контекст, архитектурные границы, память проекта

Пятая статья из шести про инженерный процесс для разработки с ИИ-агентами. Первая статья про путь от первых проектов к стандарту SENAR. Вторая про то, чем агент отличается от программиста. Третья про новую роль человека и пять навыков нового рабочего режима. Четвёртая про ворота задачи: спецификацию на входе, сверку с критериями на выходе и метрики, которые видят, что в контуре провисло. Эта пятая про среду, в которой задача живёт от постановки до сдачи: контекст под неё, архитектурные границы вокруг и память проекта над всем.

https://habr.com/ru/articles/1034788/

#ииагенты #claude_code #llm #aiразработка #методология_разработки #senar #tausik #контекстинжиниринг #архитектура #инженерные_практики

Среда агента: контекст, архитектурные границы, память проекта

Пятая статья из шести про инженерный процесс для разработки с ИИ-агентами. Первая статья про путь от первых проектов к стандарту SENAR. Вторая про то, чем агент отличается от программиста. Третья про новую роль человека и пять навыков нового рабочего режима. Четвёртая про ворота задачи: спецификацию на входе, сверку с критериями на выходе и метрики, которые видят, что в контуре провисло. Эта пятая про среду, в которой задача живёт от постановки до сдачи: контекст под неё, архитектурные границы вокруг и память проекта над всем.

https://habr.com/ru/articles/1034788/

#ииагенты #claude_code #llm #aiразработка #методология_разработки #senar #tausik #контекстинжиниринг #архитектура #инженерные_практики

Среда агента: контекст, архитектурные границы, память проекта

Пятая статья из шести про инженерный процесс для разработки с ИИ-агентами. Первая статья про путь от первых проектов к стандарту SENAR. Вторая про то, чем агент отличается от программиста. Третья про новую роль человека и пять навыков нового рабочего режима. Четвёртая про ворота задачи: спецификацию на входе, сверку с критериями на выходе и метрики, которые видят, что в контуре провисло. Эта пятая про среду, в которой задача живёт от постановки до сдачи: контекст под неё, архитектурные границы вокруг и память проекта над всем.

https://habr.com/ru/articles/1034788/

#ииагенты #claude_code #llm #aiразработка #методология_разработки #senar #tausik #контекстинжиниринг #архитектура #инженерные_практики

Среда агента: контекст, архитектурные границы, память проекта

Пятая статья из шести про инженерный процесс для разработки с ИИ-агентами. Первая статья про путь от первых проектов к стандарту SENAR. Вторая про то, чем агент отличается от программиста. Третья про новую роль человека и пять навыков нового рабочего режима. Четвёртая про ворота задачи: спецификацию на входе, сверку с критериями на выходе и метрики, которые видят, что в контуре провисло. Эта пятая про среду, в которой задача живёт от постановки до сдачи: контекст под неё, архитектурные границы вокруг и память проекта над всем.

https://habr.com/ru/articles/1034788/

#ииагенты #claude_code #llm #aiразработка #методология_разработки #senar #tausik #контекстинжиниринг #архитектура #инженерные_практики

Вы пустили ИИ-агента в репозиторий, теперь разбираемся, что он может сломать

В феврале 2026 года Claude Cowork стирает 15 лет семейных фотографий одной командой. За полгода до этого, в августе 2025-го, случился кейс Nx supply chain: малварь впервые в истории использует локальные ИИ-CLI как инструмент разведки. В марте этого года Google Cloud Threat Horizons H1-2026 подтверждает: часть украденных в Nx токенов используется кампанией UNC6426 для перехода CI/CD → cloud admin через злоупотребление OIDC. 72 часа от первого коммита до админских прав в AWS. Всё это примеры того, что может происходить, когда у ИИ-агента есть руки и мы забываем, на чьей машине эти руки действуют. Данная статья предназначается для неравнодушных инженеров, AppSec, DevSecOps специалистов и всех тех, кто хоть раз запускал агента у себя на машине. Запрещать агентов в контуре бесполезно, отказываться от них самому глупо, но чем они так опасны? Сперва развеем туман неясности, построим модель угроз, собранную на реальных инцидентах и опубликованных CVE, а после будут конкретные рекомендации, как ограничить агента песочницей без ущерба для эффективности разработки. И как запускать --dangerously-skip-permissions без страха.

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/1030532/

#ИИагенты #безопасность #OWASP #supply_chain #Claude_Code #prompt_injection #DevSecOps

Вы пустили ИИ-агента в репозиторий, теперь разбираемся, что он может сломать

В феврале 2026 года Claude Cowork стирает 15 лет семейных фотографий одной командой. За полгода до этого, в августе 2025-го, случился кейс Nx supply chain: малварь впервые в истории использует локальные ИИ-CLI как инструмент разведки. В марте этого года Google Cloud Threat Horizons H1-2026 подтверждает: часть украденных в Nx токенов используется кампанией UNC6426 для перехода CI/CD → cloud admin через злоупотребление OIDC. 72 часа от первого коммита до админских прав в AWS. Всё это примеры того, что может происходить, когда у ИИ-агента есть руки и мы забываем, на чьей машине эти руки действуют. Данная статья предназначается для неравнодушных инженеров, AppSec, DevSecOps специалистов и всех тех, кто хоть раз запускал агента у себя на машине. Запрещать агентов в контуре бесполезно, отказываться от них самому глупо, но чем они так опасны? Сперва развеем туман неясности, построим модель угроз, собранную на реальных инцидентах и опубликованных CVE, а после будут конкретные рекомендации, как ограничить агента песочницей без ущерба для эффективности разработки. И как запускать --dangerously-skip-permissions без страха.

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/1030532/

#ИИагенты #безопасность #OWASP #supply_chain #Claude_Code #prompt_injection #DevSecOps

Вы пустили ИИ-агента в репозиторий, теперь разбираемся, что он может сломать

В феврале 2026 года Claude Cowork стирает 15 лет семейных фотографий одной командой. За полгода до этого, в августе 2025-го, случился кейс Nx supply chain: малварь впервые в истории использует локальные ИИ-CLI как инструмент разведки. В марте этого года Google Cloud Threat Horizons H1-2026 подтверждает: часть украденных в Nx токенов используется кампанией UNC6426 для перехода CI/CD → cloud admin через злоупотребление OIDC. 72 часа от первого коммита до админских прав в AWS. Всё это примеры того, что может происходить, когда у ИИ-агента есть руки и мы забываем, на чьей машине эти руки действуют. Данная статья предназначается для неравнодушных инженеров, AppSec, DevSecOps специалистов и всех тех, кто хоть раз запускал агента у себя на машине. Запрещать агентов в контуре бесполезно, отказываться от них самому глупо, но чем они так опасны? Сперва развеем туман неясности, построим модель угроз, собранную на реальных инцидентах и опубликованных CVE, а после будут конкретные рекомендации, как ограничить агента песочницей без ущерба для эффективности разработки. И как запускать --dangerously-skip-permissions без страха.

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/1030532/

#ИИагенты #безопасность #OWASP #supply_chain #Claude_Code #prompt_injection #DevSecOps

Вы пустили ИИ-агента в репозиторий, теперь разбираемся, что он может сломать

В феврале 2026 года Claude Cowork стирает 15 лет семейных фотографий одной командой. За полгода до этого, в августе 2025-го, случился кейс Nx supply chain: малварь впервые в истории использует локальные ИИ-CLI как инструмент разведки. В марте этого года Google Cloud Threat Horizons H1-2026 подтверждает: часть украденных в Nx токенов используется кампанией UNC6426 для перехода CI/CD → cloud admin через злоупотребление OIDC. 72 часа от первого коммита до админских прав в AWS. Всё это примеры того, что может происходить, когда у ИИ-агента есть руки и мы забываем, на чьей машине эти руки действуют. Данная статья предназначается для неравнодушных инженеров, AppSec, DevSecOps специалистов и всех тех, кто хоть раз запускал агента у себя на машине. Запрещать агентов в контуре бесполезно, отказываться от них самому глупо, но чем они так опасны? Сперва развеем туман неясности, построим модель угроз, собранную на реальных инцидентах и опубликованных CVE, а после будут конкретные рекомендации, как ограничить агента песочницей без ущерба для эффективности разработки. И как запускать --dangerously-skip-permissions без страха.

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/1030532/

#ИИагенты #безопасность #OWASP #supply_chain #Claude_Code #prompt_injection #DevSecOps

[Перевод] Создание MCP‑серверов на FastMCP: 7 ошибок, которых стоит избегать

FastMCP позволяет быстро собрать MCP‑сервер, но скорость легко оборачивается ошибками: лишние токены, слабые схемы, сырые API‑примитивы, плохая обработка ошибок и риски безопасности. В статье разбираем 7 проблем, из‑за которых LLM‑агент начинает путаться, ломать сценарии и требовать лишних подтверждений, — и показываем, как их исправить.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1032890/

#MCP #FastMCP #ИИагенты #LLM #Python #API #безопасность #обработка_ошибок #токены #проектирование_инструментов

[Перевод] Создание MCP‑серверов на FastMCP: 7 ошибок, которых стоит избегать

FastMCP позволяет быстро собрать MCP‑сервер, но скорость легко оборачивается ошибками: лишние токены, слабые схемы, сырые API‑примитивы, плохая обработка ошибок и риски безопасности. В статье разбираем 7 проблем, из‑за которых LLM‑агент начинает путаться, ломать сценарии и требовать лишних подтверждений, — и показываем, как их исправить.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1032890/

#MCP #FastMCP #ИИагенты #LLM #Python #API #безопасность #обработка_ошибок #токены #проектирование_инструментов

[Перевод] Создание MCP‑серверов на FastMCP: 7 ошибок, которых стоит избегать

FastMCP позволяет быстро собрать MCP‑сервер, но скорость легко оборачивается ошибками: лишние токены, слабые схемы, сырые API‑примитивы, плохая обработка ошибок и риски безопасности. В статье разбираем 7 проблем, из‑за которых LLM‑агент начинает путаться, ломать сценарии и требовать лишних подтверждений, — и показываем, как их исправить.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1032890/

#MCP #FastMCP #ИИагенты #LLM #Python #API #безопасность #обработка_ошибок #токены #проектирование_инструментов

[Перевод] Создание MCP‑серверов на FastMCP: 7 ошибок, которых стоит избегать

FastMCP позволяет быстро собрать MCP‑сервер, но скорость легко оборачивается ошибками: лишние токены, слабые схемы, сырые API‑примитивы, плохая обработка ошибок и риски безопасности. В статье разбираем 7 проблем, из‑за которых LLM‑агент начинает путаться, ломать сценарии и требовать лишних подтверждений, — и показываем, как их исправить.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1032890/

#MCP #FastMCP #ИИагенты #LLM #Python #API #безопасность #обработка_ошибок #токены #проектирование_инструментов

AI-рекрутер, который никогда не устает: как мы автоматизировали скрининг кандидатов

Привет, Хабр! На связи команда Just AI. Мы занимаемся разработкой AI-агентов, и в какой-то момент решили автоматизировать собственный процесс найма . В итоге сделали агента, который проводит первичный скрининг кандидатов: задает вопросы, оценивает ответы и отправляет рекрутеру письмо с готовым вердиктом. В этой статье разобрали, зачем мы это сделали, как устроена система изнутри, с какими проблемами столкнулись и что получилось в итоге.

https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/1034606/

#рекрутинг_в_it #ai_agents #автоматизация_найма #hr_автоматизация #ииагенты #ииагенты_для_бизнеса #чатботы #чат_на_сайт #ai #мультиагентные_системы

Лучший код занял второе место: разбираем финал Dev-to-Dev хакатона и ищем границы агентной инженерии

В финале хакатона Dev-to-Dev: Agentic Engineering Challenge на втором месте оказался самый качественно написанный проект соревнования. 65 тестов, типы, защита от path traversal, Docker с non-root user, архитектура, в которой видно инженера, а не участника хакатона. И именно поэтому он не победил. Победителем стал не самый чистый код и не самая смелая архитектура. Это решение точнее всех попало в то, что мы пытались измерить — agentic engineering. Термин, которому едва пара лет, и в который каждая команда пока вкладывает что-то своё. Ниже разбираем 10 финалистов хакатона: что они построили, где заработали баллы и где их потеряли, какие архитектурные ставки сработали — и почему «писать хороший код» и «строить агентные системы» в 2026 году превратились в разные навыки.

https://habr.com/ru/articles/1034362/

#искусственный_интеллект #агентное_программирование #ииагенты #python #mcp #mcpserver #fastmcp #agentic_engineering #docker #claudemd

Лучший код занял второе место: разбираем финал Dev-to-Dev хакатона и ищем границы агентной инженерии

В финале хакатона Dev-to-Dev: Agentic Engineering Challenge на втором месте оказался самый качественно написанный проект соревнования. 65 тестов, типы, защита от path traversal, Docker с non-root user, архитектура, в которой видно инженера, а не участника хакатона. И именно поэтому он не победил. Победителем стал не самый чистый код и не самая смелая архитектура. Это решение точнее всех попало в то, что мы пытались измерить — agentic engineering. Термин, которому едва пара лет, и в который каждая команда пока вкладывает что-то своё. Ниже разбираем 10 финалистов хакатона: что они построили, где заработали баллы и где их потеряли, какие архитектурные ставки сработали — и почему «писать хороший код» и «строить агентные системы» в 2026 году превратились в разные навыки.

https://habr.com/ru/articles/1034362/

#искусственный_интеллект #агентное_программирование #ииагенты #python #mcp #mcpserver #fastmcp #agentic_engineering #docker #claudemd

Лучший код занял второе место: разбираем финал Dev-to-Dev хакатона и ищем границы агентной инженерии

В финале хакатона Dev-to-Dev: Agentic Engineering Challenge на втором месте оказался самый качественно написанный проект соревнования. 65 тестов, типы, защита от path traversal, Docker с non-root user, архитектура, в которой видно инженера, а не участника хакатона. И именно поэтому он не победил. Победителем стал не самый чистый код и не самая смелая архитектура. Это решение точнее всех попало в то, что мы пытались измерить — agentic engineering. Термин, которому едва пара лет, и в который каждая команда пока вкладывает что-то своё. Ниже разбираем 10 финалистов хакатона: что они построили, где заработали баллы и где их потеряли, какие архитектурные ставки сработали — и почему «писать хороший код» и «строить агентные системы» в 2026 году превратились в разные навыки.

https://habr.com/ru/articles/1034362/

#искусственный_интеллект #агентное_программирование #ииагенты #python #mcp #mcpserver #fastmcp #agentic_engineering #docker #claudemd

Лучший код занял второе место: разбираем финал Dev-to-Dev хакатона и ищем границы агентной инженерии

В финале хакатона Dev-to-Dev: Agentic Engineering Challenge на втором месте оказался самый качественно написанный проект соревнования. 65 тестов, типы, защита от path traversal, Docker с non-root user, архитектура, в которой видно инженера, а не участника хакатона. И именно поэтому он не победил. Победителем стал не самый чистый код и не самая смелая архитектура. Это решение точнее всех попало в то, что мы пытались измерить — agentic engineering. Термин, которому едва пара лет, и в который каждая команда пока вкладывает что-то своё. Ниже разбираем 10 финалистов хакатона: что они построили, где заработали баллы и где их потеряли, какие архитектурные ставки сработали — и почему «писать хороший код» и «строить агентные системы» в 2026 году превратились в разные навыки.

https://habr.com/ru/articles/1034362/

#искусственный_интеллект #агентное_программирование #ииагенты #python #mcp #mcpserver #fastmcp #agentic_engineering #docker #claudemd

Как сделать ИИ-агентов безопасными? Разбор архитектуры безопасности агентского ИИ от OpenAI

Когда агент может сам читать репозитории, выполнять shell-команды и взаимодействовать с инструментами разработки, возникает закономерный вопрос: как обеспечить информ.безопасность? OpenAI опубликовали подробности о том, как они сами у себя внутри работают с агентами. Разберём по частям. Что такое Codex, для тех, кто еще не успел попробовать Codex - это ИИ-агент: он автономно обходит репозитории, запускает команды, дёргает внешние API и инструменты разработчика. Агенты могут работать параллельно, в изолированных копиях кода, а пользователь переключается между задачами, смотрит изменения и забирает результат. Зачастую пользователи создают мультиагентскую среду, не требующую участия человека. Если учесть, что и с человеком дыры в безопасности поражают, то о какой безопасности может идти речь, если агенты имеют вседозволенность в контуре? Именно поэтому у OpenAI сформировался чёткий принцип развёртывания: низкорисковые действия - без остановок, высокорисковые - с проверкой . Слой 1: Песочница и система одобрений Первая линия контроля sandbox. Он определяет техническую границу выполнения, куда Codex может писать, к каким путям имеет доступ, что остаётся защищённым. Поверх sandbox работает политика одобрений: если агент хочет сделать что-то за пределами песочницы, он обязан запросить разрешение. Пользователь может одобрить действие разово или разрешить целый класс действий на сессию. Чтобы агент не превращался в машину по генерации диалогов "разрешить/запретить", OpenAI добавили режим автопроверки ( auto_review ). Это субагент, который запущен рядом и молча одобряет рутинные низкорисковые запросы без прерывания пользователя. Но стоит появиться чему-то нестандартному или потенциально опасному - управление передаётся человеку.

https://habr.com/ru/articles/1034304/

#ииагенты #ии

Как я превратила Obsidian в структурированную память для ИИ‑агентов

Эта статья про NOUZ — локальный MCP‑сервер между Obsidian и ИИ‑агентом. Он превращает базу заметок в структурированную память: с уровнями, связями и сигналами дрейфа. Внутри — как я пришла к этой архитектуре и что она даёт агенту при работе с базой.

https://habr.com/ru/articles/1033746/

#Obsidian #RAG #ИИагенты #MCP #базы_знаний #DAG #эмбеддинги

Как я превратила Obsidian в структурированную память для ИИ‑агентов

Эта статья про NOUZ — локальный MCP‑сервер между Obsidian и ИИ‑агентом. Он превращает базу заметок в структурированную память: с уровнями, связями и сигналами дрейфа. Внутри — как я пришла к этой архитектуре и что она даёт агенту при работе с базой.

https://habr.com/ru/articles/1033746/

#Obsidian #RAG #ИИагенты #MCP #базы_знаний #DAG #эмбеддинги

Создание ИИ-агента для бизнеса: 5 ключевых этапов

79% крупных компаний внедряют ИИ-агентов. Из них 66% фиксируют измеримый рост продуктивности. По данным McKinsey, 88% организаций используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции. Какие ошибки могут отнять до 500 000 рублей при внедрении ИИ-агентов в бизнес, как правильно выбрать агента для своих бизнес-процессов и где найти специалиста с опытом ИИ-интеграций, который не сольёт бюджет.

https://habr.com/ru/companies/tsnis/articles/1033656/

#ИИагенты #ИИагенты_для_бизнеса #Нейросети_для_бизнеса #api_нейросетей #api_для_бизнеса #автоматизация_бизнеса #оптимизация_расходов #увеличение_прибыли

Telegram Bot API 10.0: Взамодействие ботов и бесплатные ассистенты

Всем привет! Не знаю, как вы, а я всегда жду новых обновлений Bot API от Telegram. Мне любопытно, что же такого нестандартного нам подкинут в этот раз. Иногда они радуют, как в случае с недавним добавлением цветных кнопок, а иногда откровенно расстраивают, когда весь апдейт сосредоточен на мишуре вроде подарков. Однако обновление, которое выкатили разработчики на этот раз, оказалось поистине неожиданным. Вчера был представлен релиз Bot API 10.0, который вносит, я бы сказал, серьёзнейшие изменения в саму механику работы ботов и их взаимодействие между собой. Давайте разберём это обновление подробнее. Если вам интересны подобные материалы и разработка в целом, подписывайтесь на Telegram-канал «Код на салфетке» .

https://habr.com/ru/articles/1033304/

#bot_api #telegram #aiogram #новости #обновление #ии #ииагенты #ииассистент

Telegram Bot API 10.0: Взамодействие ботов и бесплатные ассистенты

Всем привет! Не знаю, как вы, а я всегда жду новых обновлений Bot API от Telegram. Мне любопытно, что же такого нестандартного нам подкинут в этот раз. Иногда они радуют, как в случае с недавним добавлением цветных кнопок, а иногда откровенно расстраивают, когда весь апдейт сосредоточен на мишуре вроде подарков. Однако обновление, которое выкатили разработчики на этот раз, оказалось поистине неожиданным. Вчера был представлен релиз Bot API 10.0, который вносит, я бы сказал, серьёзнейшие изменения в саму механику работы ботов и их взаимодействие между собой. Давайте разберём это обновление подробнее. Если вам интересны подобные материалы и разработка в целом, подписывайтесь на Telegram-канал «Код на салфетке» .

https://habr.com/ru/articles/1033304/

#bot_api #telegram #aiogram #новости #обновление #ии #ииагенты #ииассистент

Telegram Bot API 10.0: Взамодействие ботов и бесплатные ассистенты

Всем привет! Не знаю, как вы, а я всегда жду новых обновлений Bot API от Telegram. Мне любопытно, что же такого нестандартного нам подкинут в этот раз. Иногда они радуют, как в случае с недавним добавлением цветных кнопок, а иногда откровенно расстраивают, когда весь апдейт сосредоточен на мишуре вроде подарков. Однако обновление, которое выкатили разработчики на этот раз, оказалось поистине неожиданным. Вчера был представлен релиз Bot API 10.0, который вносит, я бы сказал, серьёзнейшие изменения в саму механику работы ботов и их взаимодействие между собой. Давайте разберём это обновление подробнее. Если вам интересны подобные материалы и разработка в целом, подписывайтесь на Telegram-канал «Код на салфетке» .

https://habr.com/ru/articles/1033304/

#bot_api #telegram #aiogram #новости #обновление #ии #ииагенты #ииассистент

Telegram Bot API 10.0: Взамодействие ботов и бесплатные ассистенты

Всем привет! Не знаю, как вы, а я всегда жду новых обновлений Bot API от Telegram. Мне любопытно, что же такого нестандартного нам подкинут в этот раз. Иногда они радуют, как в случае с недавним добавлением цветных кнопок, а иногда откровенно расстраивают, когда весь апдейт сосредоточен на мишуре вроде подарков. Однако обновление, которое выкатили разработчики на этот раз, оказалось поистине неожиданным. Вчера был представлен релиз Bot API 10.0, который вносит, я бы сказал, серьёзнейшие изменения в саму механику работы ботов и их взаимодействие между собой. Давайте разберём это обновление подробнее. Если вам интересны подобные материалы и разработка в целом, подписывайтесь на Telegram-канал «Код на салфетке» .

https://habr.com/ru/articles/1033304/

#bot_api #telegram #aiogram #новости #обновление #ии #ииагенты #ииассистент

[Перевод] Hermes против OpenClaw — когда и какой агент использовать

Два фреймворка агентов с открытым исходным кодом с пересекающимися функциями, но принципиально разной философией На прошлой неделе кто-то в Discord-сообществе Kilo спросил: «Стоит ли мне переходить с OpenClaw на Hermes?». Я видел этот вопрос десятки раз с момента запуска Hermes в феврале. И это правильный вопрос — оба проекта с открытым исходным кодом, оба подключаются к вашим чат-приложениям, оба запускают инструменты и обладают памятью. На бумаге они выглядят почти идентично. Но после двух месяцев использования обоих вариантов я считаю, что простое сравнение функций сбивает с толку — на самом деле они расходятся именно в философии дизайна.

https://habr.com/ru/articles/1033108/

#агенты_ии #ai_agent #ии_автоматизация #hermes_agent #openclaw #ииагенты #aiагенты #aiagent #ииассистент #ииагент

ИИ, когда ты уже окупишься

Если вы прямо сейчас думаете, внедрять вам ИИ или нет, то сначала ответьте себе: а вы уже посчитали ROI?

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/1029282/

#ииагенты

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

API нейросетей для бизнеса в SpeShu.AI. Оплата в рублях и официальная бухгалтерия

Чтобы интегрировать ИИ в процессы, российскому бизнесу нужен провайдер API, который сможет заключить официальный договор и принять оплату рублями. Как такого найти и подключить и что это даёт бизнесу?

https://habr.com/ru/companies/tsnis/articles/1032248/

#API #API_нейросетей #нейросети_для_бизнеса #автоматизация_бизнеса #искусственный_интеллект #нейросети #ииагенты #ииагенты_в_бизнесе #ии_в_бизнесе

Почему чат‑бот не справляется с юридической работой и чем от него отличается ИИ‑агент

Большинство экспериментов с AI в юридической сфере упираются в одну и ту же проблему: LLM умеет красиво отвечать, но теряется, как только появляется контекст компании, история согласований, шаблоны договоров и внутренние регламенты. В статье разбираем, почему обычный чат‑бот плохо подходит для таких задач, как устроен AI‑агент с памятью и доступом к документам, и как собрать рабочую систему на базе Cursor, md‑файлов и базы знаний, которая действительно помогает анализировать договоры, а не генерирует очередной список общих рекомендаций.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031432/

#ИИагенты #юридический_AI #автоматизация_юристов #ChatGPT #Cursor_IDE #база_знаний #AIассистент #проверка_договоров #LLM #MCP

MCP в Cursor IDE: подключаем AI-агенту внешние данные без возни с API

Cursor IDE умеет генерировать код, рефакторить, объяснять и дебажить. Но по умолчанию он видит только файлы в вашем проекте. Если нужно, чтобы агент сходил в Google Trends, проверил задачи в Jira или прочитал что-то из Notion, приходится копировать данные руками и вставлять в чат. Агент получается не особо автономным, каждый шаг требует вашего участия. MCP даёт агенту инструменты — функции, которые тот вызывает сам, когда ему нужны внешние данные. Вместо «вот тебе CSV, проанализируй» вы пишете «проанализируй тренды по запросу X», и агент сам вызывает нужную функцию, получает данные и работает с ними. Читать разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031434/

#mcp #Cursor_IDE #ииагенты #LangGraph #Google_Trends #python #автономные_агенты

От песочницы до эпистемического цикла

Индустрия автономных мультиагентных систем (MAS) сейчас на подъеме. В начале 2026 года фреймворк OpenClaw получил сотни тысяч звезд на GitHub и задал стандарт: локальный Gateway, фоновый процесс, легко подключаемая система скиллов и интеграция с мессенджерами - «LLM с руками», классический ReAct-цикл (Reason + Act), умный ассистент. Но попытка приспособить OpenClaw и его аналоги под сложные инженерные задачи с большим контекстом и высокой ценой ошибки упирается в архитектурные ограничения. IMHO, можно выделить четыре проблемы, из-за которых современные MAS сыплются при масштабировании:

https://habr.com/ru/articles/1031868/

#ииагенты #ииассистент #ии #познание

«Я починил авторизацию и удалил БД»: краткая история ИИ-агентов

Если вы за последние полгода хоть раз заходили в интернет, то наверняка натыкались на посты в духе: «За выходные навайбкодил B2B SAAS ULTRA SUPER AI APP». Как-то незаметно мы оказались в мире, где сидишь и смотришь, как ИИ-агент сам ползает по папкам на диске, запускает тесты, падает с ошибкой, ругается на свои же логи (или тебя) и молча открывает пулреквест. Предлагаю отмотать время немного назад и посмотреть, как мы вообще докатились до жизни такой. Под катом краткая историческая ретроспектива того, как ИИ-кодинг прошёл путь от умного T9 до мультиагентных систем, и иллюстрация того, почему главный навык синьора сегодня — это умение вовремя написать: «Я ЖЕ СКАЗАЛ, НЕ ДОПУСКАЙ ОШИБОК, ПОДУМАЙ ЕЩЁ РАЗ И СДЕЛАЙ НОРМАЛЬНО». Прежде чем начать свой рассказ, представлюсь. Я Сергей Чекмарёв, AI Product Manager и программный автор курса по вайбкодингу в Практикуме. Специализируюсь на автоматизации процессов и создании продуктов на базе искусственного интеллекта.

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1031824/

#вайбкодинг #вайбкодинг #искусственный_интеллект #ииагенты

Почему ваш бизнес на SaaS‑решениях для СЭД уже мёртв

Посколько предыдущий пост на эту тему вызвал бурную дискуссию, решил раскрыть тему в детальных тезисах. Без воды, без абстрактных страшилок. С цифрами, фактами и ответами на все «а что если», которые вы тогда понаписали в комментариях. Итак, я помню 2019 год. Мы сидели в переговорке с кондиционером, который гудел как трактор, и рисовали на флипчарте маршруты согласования договоров. Прямоугольники, стрелочки, ромбики условий. Полгода аналитики. Три тома технического задания. Бюджет, от которого у финдиректора дергался глаз. А зачем? Чтобы бухгалтер Петровна перестала бегать по этажам с бумажкой и начала кликать мышкой в интерфейсе одной из модных тогда российских СЭД. Мы искренне верили, что несём цифровую революцию. Сейчас мне смешно. И страшно. Потому что весь этот рынок, оценённый CNews и аналитиками в 95-110 миллиардов рублей, идёт ко дну. И нет, его не убьют конкуренты. Его убьёт тишина. Та самая, с которой ИИ-агенты за пару дней соберут то, на что вы тратили месяцы и миллионы. Давайте сразу к цифрам, чтобы не быть голословным: По данным того же CNews , рынок СЭД в России ещё растёт, примерно на 10% в год. Но если копнуть глубже, видно странное: основной доход вендорам приносит не продажа новых лицензий, а поддержка и доработка уже внедрённых систем. То есть рынок не развивается, он просто доживает. Компании вбухали кучу денег в коробочные решения известных отечественных разработчиков типа Directum, DocsVision, ELMA и теперь вынуждены платить за то, чтобы эта махина хоть как-то крутилась и не сломалась при очередном обновлении 1С.

https://habr.com/ru/articles/1031682/

#сэд #saas #saas_сервисы #документооборот #цифровая_трансформация #автоматизация_бизнеспроцессов #кэдо #ииагенты #aiагенты

ИИ-агенты в инженерной команде: гайд для тимлида, который не хочет получить бунт

Вы прочитали гайд по Cursor, посмотрели демку Claude Code, посчитали в голове экономику и решили: пора. Спускаете в команду указание — попробовать на следующей итерации. Через две недели смотрите на цифры и видите, что lead time не сократился, а вырос. Полетели странные инциденты в трекер. Двое лучших разработчиков ходят с лицами «я же говорил». На ретро звучит сдержанное «нам нужно больше времени, чтобы оценить эффект». На самом деле это значит «уберите эту штуку». Знакомо? Это типичная картина внедрения ИИ в инженерной команде через администрирование. Проблема не в инструменте, не в моделях и не в скептиках. Проблема в том, что push-модель (принуждение) внедрения системно не работает с разработчиками высоких грейдов — и чем сильнее ваша команда, тем хуже она работает. В этом гайде — модель вовлечения без революций (далее pull-модель). Что нужно построить, чтобы синьоры сами выбрали работать с агентом, а через три месяца стали евангелистами. Это не про мотивационные речи и не про премии за процент кода от ИИ. Это про инженерное решение: workflow, инфраструктура и фазы развёртывания, которые проходят фильтр опытного разработчика. Читать как этого добиться

https://habr.com/ru/articles/1030314/

#ииагенты #agentic_coding #claude_code #claude_code_skills #codex #парное_программирование #управление_командой_разработки #workflow #sdlc #тимлидерство