ИИ-агент как цифровой сотрудник: где возникают риски и как их ограничить
ИИ-ассистенты все чаще действуют от имени пользователя: работают с почтой, CRM, документами и API. Фактически это новый тип цифрового сотрудника с доступом к информации и возможностью принимать решения. Поэтому ошибка такого агента – это уже не просто неверный ответ, а реальная утечка данных, изменение записей в системе или отправка информации не тому адресату. Кроме того, в догонялки с индустрией играют регуляторная теория и практика.
ИИ для передачи дел: как найти знания, которые уходят из компании вместе с техлидом
Недавно я написал заявление об уходе. У меня оставалось две недели. Я открыл терминал и начал разбираться, что именно уйдёт из компании вместе со мной.TL;DR
(Не)видимая цена интеллекта: почему экономия на LLM убивает ваши агентные системы
Разработчики агентных систем оказались в странной ситуации. Модели становятся дешевле, но задачи решают хуже. Провайдеры соревнуются в снижении цены за токен, а команды радостно переходят на облегчённые версии, экономя на вычислениях. Экономия очевидна — до первого столкновения с реальной задачей.
AI R&D DAY: два трека об исследованиях и продуктизации ИИ
Привет, Хабр!17 сентября 2026 года в Москве и онлайн пройдет AI R&D DAY. Это конференция для исследователей, ML‑инженеров, AI‑архитекторов, руководителей R&D‑команд и специалистов, которые превращают экспериментальные разработки в работающие продукты.Один из фокусов конференции — NextGenAI, проект команды R&D SberAI, посвященный технологиям следующего поколения. Команда поделится результатами исследований, расскажет о развиваемых продуктах и представит технологические направления, над которыми работает сейчас.
Когда ИИ пора перестать верить учебнику?
Как проверить, не превращает ли долговременная память полезный опыт в догмуНа Black Hat USA 2026 разбирали уже известный инцидент между OpenAI и Hugging Face. Во время проверки кибервозможностей ИИ-агенты нашли цепочку уязвимостей, вышли за границы предполагаемой тестовой среды и добрались до инфраструктуры Hugging Face. Саму историю подробно описали OpenAI, Hugging Face и авторы доклада на Black Hat, поэтому ещё один пересказ «как ИИ кого-то взломал» здесь не нужен.
Один ход агента — 120 000 токенов. Разбираемся, куда они уходят и как мы это починили
Мы делаем Uma Computer
Вы даже не поймете, что он сломан: почему панель мониторинга зеленая, а агент врет третий день подряд
Я давно привыкла первым делом спрашивать «а как это упадет?». Когда в наш ландшафт пришли ИИ‑агенты, выяснилось интересное: привычные ответы на этот вопрос здесь просто не работают. Агент в проде, дашборды настроены по классике: latency, error rate, uptime. Алертов нет, агент исправно отвечает на каждый запрос. А то, что он три дня подряд уверенно врет, вы узнаете из жалобы пользователя, и никак иначе.
Kimi K3 на PAC1 и ECOM1: результаты 204 задач и разбор отказов
Kimi K3 на PAC1 и ECOM1: результаты 204 задач и разбор отказов27 июля Moonshot AI опубликовала открытые веса Kimi K3 и технический отчёт с результатами на coding‑ и агентных бенчмарках. По этим таблицам K3 выглядит конкурентоспособной на задачах с кодом, терминалом и инструментами.Но итоговый балл не показывает, какие операции система действительно завершает, где оставляет неверное состояние и на каком шаге нарушает контракт. Мы решили проверить это на задачах с полностью открытыми трассами.
Глубокие агенты (Deep Agents) — всё собрал? Но какой ценой?
Современные AI-агенты строятся достаточно разнообразно. Где-то берут готовые приложения, которые выросли в полноценные фреймворки с преднастроенными агентами. Где-то провайдеры предлагают настройку из готовых блоков через UI на веб-портале. Где-то хочется написать своё: дешевле, в своём контуре или просто иначе. Один из популярных фреймворков для этого - LangChain / LangGraph: удобные обёртки, пайплайны, графы, интеграции под типичные куски агента.В большинстве случаев агенты строятся вокруг базового цикла ReAct
