От чат-бота к AI агенту: собираем локальную систему на LibreChat, Langflow и MCP
Всем привет! Меня зовут Николай Луняка. В прошлой статье мы строили локальную систему для транскрибации аудио, и многие из вас откликнулись на тему цифровой независимости. Сегодня продолжим эту линию и соберем агентную AI систему, которая работает локально.
ИИ-трансформация 2026: от хайпа к инфраструктуре. 5 структурных сдвигов, которые меняют стек технологий
Еще недавно ИИ был набором экспериментальных фич. В 2026 году мы видим, как он превращается в «невидимую инфраструктуру». По прогнозам Goldman Sachs, расходы на ИИ превысили $500 млрд, но главная новость не в деньгах, а в архитектуре: ИИ консолидируется в суперприложения и агентные системы, которые берут на себя управление рабочими процессами.Разбираем пять трендов, которые определяют, как мы будем кодить, строить бизнес и управлять данными в ближайшие годы.1. Агентные системы как новая рабочая сила
ИИ научили писать исследования длиннее его памяти
Главная проблема современных ИИ-агентов для исследований — контекстное окно. Модель может переварить условные 200К токенов, а серьёзное исследование требует прошерстить сотни страниц и написать отчёт на 10К+ слов. В какой-то момент агент просто упирается в потолок и начинает терять информацию.Исследователи из Китая предложили решение, которое кажется очевидным постфактум: а давайте дадим ИИ файловую систему как внешнюю память.Как это работает
Курс Natural Language Processing & LLMs — новый сезон
Всем привет! 10 февраля мы в очередной раз запускаем бесплатный онлайн-курс по обработке естественного языка (Natural Language Processing). Если кто-то не знал или забыл, это проект Open Data Science и компании MWS AI в партнерстве с ИТМО, МФТИ и ВШЭ, мы его проводим уже 10 сезонов.
Прогноз AI на 2026 год: давление инфраструктуры и рост агентных систем
Поговорили с Head of R&D red_mad_robot Валерой Ковальским
Почему мультиагентные системы плохо работают на малых данных
Мультиагентные системы - главный тренд в AI-разработке. AutoGPT, CrewAI, LangGraph, Microsoft AutoGen обещают армию специализированных агентов, которые вместе решат любую задачу.Сделал систему на 5 агентов, а потом передумал и сделал на одного.История о том, что иногда с ИИ надо упрощать, а не усложнять.Что делалСервис для автоматической генерации дашбордов из данных. Пользователь загружает файл (CSV, Excel, JSON, PDF), AI анализирует данные и создаёт интерактивный дашборд с графиками. Бесплатный, без регистрации.За пару недель работы:153 дашборда сгенерировано93 уникальных пользователяСреди них крупные FMCG-сети
Как несколько технарей сделали топ-1 конфу на русском по ИИ в разработке
Всё началось с идеи небольшого гаражного междусобойчика на 400 зрителей, но быстро вышло из под контроля – 10 топовых спикеров, 3000 зрителей, пост на хабре на 40к просмотров (и 200 комментариев!) и сотня позитивных отзывов. И это почти без рекламного бюджета.
Вам стоит написать своего агента
Некоторые концепции легко усвоить абстрактно. Кипящая вода: греем её и ждём. Другие нужно попробовать самому. Вы думаете, что знаете, как работает велосипед, пока не попробуете покататься на нём.
Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 5
На данный момент я прохожу 5-дневный интенсив по AI-агентам от Google и параллельно веду собственный конспект. Эта статья представляет собой перевод оригинального материала, выполненный с помощью Gemini и мной. В некоторых местах я немного упростила формулировки или обобщила идеи. Этот документ детально описывает методологию AgentOps для превращения прототипов AI-агентов в надёжные системы производственного уровня через жизненный цикл, включающий строгую автоматизированную оценку, непрерывное операционное управление и безопасное стандартизированное взаимодействие. Другие статьи:
