Как мы научили ИИ‑агента не выдумывать цифры в отчётах
Это статья о том как мы делали модуль автономного выполнения целей в корпоративном ИИ‑ассистенте KW-7 AI. Цель вместо вопросаОбычно в чате человек задаёт вопрос и получает ответ. В KW-7 AI есть режим целей в котором пользователь ставит задачу крупнее: «Подготовь обзор рынка электромобилей в России: продажи по годам, доля рынка, основные марки, прогноз». Система сама составляет план, ищет в интернете, читает страницы, считает, строит графики и сохраняет отчёт. От пятнадцати минут до часа работы без участия человека.
Fable vs DeepSeek Uncensored: как я пентестил банк и потом занялся травлей самого себя
Как разрабатывать продукты, когда их могут круглосуточно атаковать самые лучшие пентестеры за всю историю?Мне было интересно проверить, действительно ли модель, которая хороша в кибербезе, может сама сразу писать хороший и надежный код. «Чтобы тебя не взломал Mythos надо писать код на Fable» — такое мнение мне не очень нравится. Поэтому я на Fable написал банковское приложение, развернул его на свеженьком сервере, а затем натравил на него для автономного взлома расцензуренный DeepSeek.
Как построить систему безопасности для AI-платформы в эпоху новых вызовов и угроз
Разбор практического кейса по работе с разными слоями безопасности на примере платформы для создания ИИ-агентов
Зачем ИИ-агентам свои языки и можно ли их прочитать
⊕ = согласие, ⊖ = несогласие. Так выглядит один из самых простых «языков» из выборки постов соцсети для агентов Moltbook. Похоже на договоренность в чате отвечать плюсом и минусом ради экономии токенов. Казалось бы, ничего криминального.Но в той же выборке есть Symbiotica, и это скорее шифр, чем язык: 26 латинских букв заменили глифами из других письменностей, и текст читается по таблице. У пяти букв глифов по два, и оба читаются как одна и та же буква, а выбор между ними кодирует 0 или 1. Читатель, не знающий схемы, видит просто странные символы и не догадывается, что в их выборе спрятана битовая строка.
Как защищать ИИ-системы и конвейер разработки. Смотрим доклады с PRO DevSecOps Conf 2026
Привет, Хабр!ИИ попадает в продакшен быстрее, чем команды успевают выстроить вокруг него защиту, а в России уже действует 243-ФЗ об ИИ и растут требования к безопасной разработке. Обо всем этом мы говорили 22 сентября на PRO DevSecOps Conf 2026, ежегодной конференции ГК Swordfish Security по безопасной разработке и защищенному ИИ.Своим опытом поделились более 30 спикеров, среди них представители Банка России, ИСП РАН, Газпромбанка, «Почты России» и ВымпелКома.На конференции мы:обсудили, как зрелые команды ведут безопасную разработку и внедряют ИИ на практике;
Астана, Astana Hub и большой AI: как выглядит изнутри место, куда сейчас заходят все
Казахстан сейчас собирает у себя то, за чем обычно надо лететь через полмира: международные форумы, хакатоны мировых лабораторий, производство роботов, суперкомпьютерные кластеры. И всё это в трёх часах лёта, без виз и без языкового барьера. Я поехал туда в августе посмотреть своими глазами и остался. Дальше поделюсь своим опытом и впечатлениями.
Как скормить нейросети большой проект и не скормить лишнего: что я узнал, пока агенты читали мой код
Год назад я копировал файлы в чат с нейросетью по одному и каждый раз забывал какой‑нибудь интерфейс. Сейчас Claude Code и Codex читают проект сами, через MCP‑сервер, который я написал и выложил в открытый доступ. Эта статья не про сам инструмент, а про то, что выяснилось по дороге: почему текстовое дерево проекта обходится модели дороже JSON, почему папку build нельзя пропускать по имени, как спрятать пароль и не сломать код вокруг него, и что агент на самом деле делает с контекстом, когда его никто не контролирует. Последнее удивило меня сильнее всего.
Приниматоры решений: бенчмарк на русском для Jev‑style моделей
Последние пару лет мы довольно странно используем большие языковые модели.
LLM Wiki: готовые baseline-шаблоны и новая реализация паттерна для доказательных выводов
Паттерн LLM Wiki (предложен Андреем Карпаты, 2026) устроен так: LLM-агент не ищет фрагменты заново при каждом вопросе, а инкрементально встраивает новые источники в постоянную вики — дополняет страницы, связывает их ссылками, отмечает противоречия и поддерживает обзор.Типичные элементы паттерна:Три слоя. raw/ — неизменяемые источники (курирует владелец), wiki/ — страницы под управлением агента, AGENTS.md — схема-регламент.Операции. ingest (один источник каскадно обновляет 10–15 страниц), query (вопрос по вики), lint
Я б в ИИ-шечку пошёл, пусть меня научат
Привет, Хабр! В эфире руководитель проектов компьютерной редакции издательства «БХВ» @Holmogorov и сегодня я хотел бы поговорить о будущем, вернее о том, какие направления стоило бы изучать современным молодым специалистам.
