AI Hardcore Set: MCP, агенты и безопасность GenAI — офлайн-встреча в Авито
11 июля в московском офисе Авито (Лесная, 7) пройдёт AI Hardcore Set — встреча для тех, кто уже работает с MCP и агентами в проде, а не только читает об этом.Четыре доклада без записи — про Spec-Driven Development, разработку и тестирование MCP для аналитических агентов, дизайн инструментов, которые модели понимают правильно, и практическую безопасность агентов по OWASP. После докладов — «Своя игра» и нетворкинг на террасе до 18:00.Основная программа: 12:00–15:30. Места ограничены, нужна регистрация. Не забудьте паспорт — он потребуется на входе.→
Промпт-инъекции в реальных данных, широкие права доступа и другие способы сломать ИИ-агента
Привет, Хабр! На связи команда Jay Guard — платформы, которая помогает безопасно использовать языковые модели и ИИ-агентов.Недавно мы опубликовали статью про ИИ-агента для HR-процессов. В комментариях почти сразу появились вопросы про данные — куда уходят персональные данные, что из этого видит LLM, что пишется в логи (журнал событий) и как все это соотносится с требованиями ИБ, 152-ФЗ и внутренними регламентами.
Как я за месяц перевела команду с SQL-промптов на мультиагентную систему и сэкономила команде 200 часов
Дарья Воронкина
Чем больше автономии у агента, тем хуже: разбор истории про 81% принятых AI-пул-реквестов
В блоге CNCF вышел текст Энди Андерсона, мейнтейнера KubeStellar Console. Он почти в одиночку с помощью двух кодинг-агентов в параллельных сессиях терминала собрал дашборд для управления мультикластерами Kubernetes и довёл принятие пул-реквестов до 81%. Цифра вынесена в заголовок, и именно поэтому я хочу поговорить про всё кроме неё.Потому что 81% — это приманка. А интересна там механика, которая к этой цифре привела. И ещё интереснее проблемы, которые автор честно проговаривает.
Агентные фреймворки: обещали революцию, что осталось в 2026
Два года назад все хотели агента, который «сам пишет код, сам его тестирует и сам деплоит в прод». Сейчас 2026 год. Давайте честно поговорим о том, что из этого взлетело, а что тихо умерло в корпоративных slack-каналах под сообщениями «окей, пока притормозим с агентами».Что нам обещали (и чего мы хотели)Обещание было простым и красивым: дайте LLM инструменты и цель — она сама разберётся. Никаких скриптов, никаких хардкоженых цепочек. Агент думает, планирует, и действует.Фреймворки росли как грибы:LangChain — первый мейнстримный, стал символом эпохи и предметом мемов одновременноAutoGen
Интересные ИИ-агенты в проде: что они умеют и чему у них можно поучиться. Pixel Societies, Notable, Gamma, Air Traffic
Привет, я работаю аналитиком в Cloud.ru
Машина, которая учится думать
Четыре революции происходят в искусственном интеллекте прямо сейчас — почему они меняют наше представление о том, что такое разум?
ИИ-агенты как на ладони — профильные открытые инструменты с графическим интерфейсом
Сегодня мы в Beeline Cloud подготовили подборку примечательных опенсорсных решений, упрощающих управление «флотом» интеллектуальных помощников и ИИ агентов — все благодаря наглядным графическим интерфейсам. Инструменты в списке помогут выстроить пайплайн выполнения задач и распределять их между ИИ-агентами.
Почему бенчмарки в AI сломались — и что с этим делать в понедельник
В январе 2026 года Янн Лекун, уходя из Meta, сказал в интервью Financial Times про релиз Llama 4: «The results were fudged a little bit» (Fast Company, 6 января 2026). Команда показывала на LMArena одну версию модели, в продакшен ушла другая. На бенчмарке всё было правильно. В реальности код был хуже DeepSeek V3.Я хочу разобрать эту историю. Не потому что Meta — исключение. Потому что они — симптом.TL;DR.
