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.
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.
Зоопарк фреймворков для AI-агентов: как выбрать подходящий — делаем бенчмарк и большое сравнение
Привет! В этой статье я детально разберу основные фреймворки для AI-агентов, попробую их побенчить и детально распишу их плюсы и минусы. Если вы подступались к агентам, то первым вопросом наверняка стало «а на чем их делать?». Отовсюду все говорят про langchain и десяток других фреймворков, звучат аббревиатуры типа MCP и A2A, какие-то Swarmы и CrewAI, мультиагентность и самое всякое разное.
Mistral представила свой ответ GitHub Copilot: полноценную экосистему для разработки в энтерпрайзе
В основе технологического стека — семейство моделей Codestral с обновленной моделью Codestral 25.08.
