Разговоры ничего не стоят. Код тоже
В наше время известное изречение Линуса Торвальдса "Talk is cheap. Show me the code." можно переиначить в виде "Code is cheap. Show me the spec." Меня зовут Алекс Гусев и в этой публикации я постараюсь показать, почему я так считаю. У меня есть несколько статей на Хабре, объединённых общей темой: ADSM
Один timestamp, один round-robin, один плавающий список tools: 7 анти-паттернов, которые убивают префикс кэша LLM
В процессе подготовки статьи про экономику кэширования, собрал несколько анти-паттернов, способных все сломать. Сначала были мысли о том, что это будет короткая врезка в конце, но подняв заметки и сделав пару ресерчей - стало понятно, что это вообще отдельная тема.Таких поломок с prefix_cache много, но механика у них схожая. В этой статье попытался свести все к трем причинам: у запросов перестаёт совпадать начало, одинаковые запросы попадают на разные машины, или прогретый кэш не доживает до следующего обращения.
Защита агентных приложений по OWASP Agentic Top 10 и модели Trifecta
Все мы знаем, что агентные системы давно не просто "чат-боты 2.0". Это уже полноценные приложения, которые:планируютвыполняют сложные цепочки действийвызывают инструменты (API/FS/shell/browser)хранят и используют память (RAG/long-term)общаются с другими агентамиНо делают все эти действия со скрытыми "побочными эффектами"
Тонкая настройка OpenClaw. Как дойти от установки до multi-agent за один вечер?
OpenClaw очень просто для быстрого старта. После openclaw onboard у тебя работает Gateway и один агент отвечает в Telegram. Но дальше начинается самое интересное — и самое неочевидное: как устроен openclaw.json, что из workspace-файлов реально попадает в контекст, как включить heartbeat так, чтобы он не превратился в генератор мусора и расхода токенов, и как правильно разнести нескольких агентов по чатам и топикам.
Skaro: Автопилот для выполнения задач
Хочу представить вам обновление Open Source проекта skaro, обзор на который я делал в этой статье, и автором которого я являюсь.Добавлен режим автопилота — теперь LLM может выполнять задачи самостоятельно.GitHub
Как устроен Codex
Подробный разбор того, как команда OpenAI Codex создаёт своего кодового агента, как его используют инженеры и что это может значить для будущего разработки ПО.Лично я проникся этим ассистентом после записи подкаста The Pragmatic Engineer с Петером Штайнбергером, создателем OpenClaw, в котором тот рассказал, что пишет весь код OpenClaw с помощью Codex. Кстати, в понедельник Петер объявил, что присоединяется к OpenAI для работы над агентами нового поколения. Это серьёзная победа для OpenAI, при этом OpenClaw остаётся независимым проектом с открытым исходным кодом. Послушайте мой подкаст с Петером
Как развернуть OpenClaw и не слить ему все свои данные
OpenClaw (ex. Moltbook и Clawdbot) мощно взорвал начало года. Все бросились устанавливать себе агента, и я понимаю, почему получился такой хайп. Ведь это первый в мире опен сорсный персональный AI-ассистент, которого можно подключить к мессенджеру, почте, календарю и практически чему угодно еще и он будет управлять личной жизнью. Ему можно поручить покупку билетов в кино, бронь столика в любимом кафе или внести важную встречу в календарь.Другая сторона хайпа — вопросы к безопасности агента, здесь шумихи не меньше. То исследователи Gen Threat Labs нашли
Детерминированное поведение и стейт-машины для ваших агентов
Агенты отлично справляются с узкими, конкретными задачами — например, написать функцию или короткий текст — но начинают буксовать на сложных многошаговых процессах. Чем более абстрактна и «высокоуровнева» работа, тем больше ошибок они допускают: путают шаги, пропускают операции, неверно интеретируют инструкции. Такие ошибки накапливаются и усиливают друг друга, приводя к неожиданным результатам. Чем больше задача, которую вы отдаёте агенту, тем выше шанс, что он её провалит.Помедитировав немного над этим, я пришёл к интересным эвристикам:
