Токенмаксинг: IT-компании и стартапы теперь хвастаются счетами за AI, а не результатами
Среди технологических стартапов и IT-компаний появился новый тренд — хвастаться тем, сколько организация тратит на AI-агентов. Основатели некоторых стартапов уже отмечают, что счета за использование нейросетей уже приближаются к сумме зарплатного фонда или даже превышают его. Большие расходы объясняются высокой эффективностью внедрения AI.
Что если собирать агентов как dbt-проект?
Я пришел в разработку агентов из дата инженерии, и в очередной раз занимаясь сборкой типовой структуры на LangGraph я заскучал по декларативному подходу, хорошо многим знакомому по dbt - там ты описываешь что ты хочешь сделать с данными, а не как. И тогда у меня появилась мысль - а почему бы не собрать свой фреймворк для агентов, который даст тот же подход.
Ваш любимый ИИ не умеет считать. Что ещё скрывает текстовая модель?
Технократический разбор для инженеров и бизнес-аналитиков. Без преувеличений и продающих лозунгов.Данная статья представляет собой результат кабинетного исследования об основных особенностях работы ИИ (LLM, модель). Здесь в систематизированном виде относительно простым языком описано, как реализуется вся та “магия” про ИИ, с которой мы сталкиваемся сами или слышим в восторженно-продающих материалах.Сразу уточню, что под ИИ тут понимается именно публичная Большая языковая (текстовая) модель (LLM), вроде ЧатаГПТ, ГигаЧата, Дипсика и др.В этой статье мы:
Anthropic выпустили Claude Opus 4.7
Сегодня Anthropic объявила о выходе Claude Opus 4.7. Модель стала заметным шагом вперёд в программировании: в тестах на реальных задачах Cursor зафиксировал рост с 58% до 70%, CodeRabbit отметил улучшение recall на 10% при стабильной точности, а Rakuten — трёхкратный рост решённых production-задач по сравнению с Opus 4.6.
Как я собрал автономную AI-новостную систему за полтора месяца
Полтора месяца назад у меня было семь воркфлоу в n8n для новостного пайплайна. Каждый делал что-то своё. Выглядит это, конечно, красиво, наблюдаешь, как крутятся воркеры. Но если посмотреть внутрь, то постоянно происходят какие то сбои. Где-то новость застряла, и сразу разобраться порой не получается. И вроде исправил одно, но следом влезают другие проблемы.Итог: семь воркфлоу — семь точек отказа. И каждый ломается по-своему.
LangChain выпустил Deep Agents. Как это меняет подход к созданию агентных систем
Большинство команд до сих пор вручную собирают агентные циклы в LangGraph. Deep Agents предлагает более высокоуровневый подход, и он более категоричный в своих решениях, чем можно ожидать.Есть паттерн, который я наблюдаю почти в каждой команде, которая серьёзно берётся за разработку агентов.
Пайплайн виртуального рекрутинга: как будут оценивать soft и hard skills без звонков и встреч
Идея: сейчас можно написать сервис, который не просто проводит отсев кандидатов по ключевым словам, но и полностью эмулирует собеседование между кандидатом и компанией. А по результатам такого виртуального собеседования сразу выдаётся оффер самому перспективному кандидату. Для создания виртуального профиля кандидата можно использовать не только его резюме, но и профили в соцсетях и т.д.То есть схема такая: создаются виртуальные агенты HRа, тимлида и менеджера. Далее пайплайн:Кандидат присылает резюме;Создаётся виртуальный профиль кандидата или агент, выполняющий роль кандидата;
Нельзя так просто взять и внедрить LLM в прод: как управлять ИИ-системами в компании
Сегодня ИИ-агенты, которые что-то делают автономно, уже никого не удивляют.
Luminarys AI: платформа AI-агентов с изолированными навыками и кластеризацией
Luminarys AIМодульная платформа для запуска AI-агентов, где каждый навык работает в WebAssembly-песочнице, агенты масштабируются на кластер из разнородных машин, а навыки пишутся на Go, Rust или AssemblyScript.Привет, Хабр.
