Вайбкодинг — это гемблинг
Наблюдая за тем, как ИИ внедряется на работе и дома, я всё чаще ловлю себя на простой мысли: всё труднее писать код самому и всё больше хочется делегировать ИИ.Да ещё и провайдеры ИИ призывают тратить больше токенов, руководители всё чаще призывают команды активнее пользоваться ИИ. В соцсетях регулярно попадаются шуточные видео про то, как CEO предлагает потреблять токены ради самого потребления, а в медиа уже обсуждают tokenmaxxing: сотрудники и команды соревнуются в потреблении AI-токенов, а один инженер OpenAI, по данным New York Times
Инженерное знание как код: зачем я связываю MCP, агентов и модель изменений
От чата с агентом к графу изменений: как я перестроил проектирование фичВ какой-то момент мой процесс разработки начал упираться не в код, а в проектирование изменений.Код тоже сопротивляется, конечно. Он вообще не подарок: положишь одно поле не туда — и через неделю у тебя уже маленький архитектурный цирк с пони и грустным API. Но главная сложность оказалась раньше — в моменте, когда изменение ещё только формулируется.Фича звучит просто, пока её не начинают реализовывать.
Мы снова строим новое рабовладельческое общество. Только рабы – цифровые?
Когда мы говорим "рабство", мы почти автоматически думаем о прошлом. О чём-то варварском, давно преодолённом и морально недопустимом в современном мире. Рабство – это люди без прав, вынужденные работать на других, не имея возможности отказаться.Но давайте на секунду отвлечёмся от эмоций и посмотрим на сухие признаки.Сущность, которая:выполняет работу вместо человекаполностью подчиняется владельцуне требует оплаты, отдыха или условийможет быть масштабирована практически бесконечноЗвучит как описание из учебника истории. Или как описание современных ИИ-агентов.
От NLU-бота к ИИ-агенту: как мы пробили потолок автоматизации в поддержке крупного банка
Привет, Хабр! На связи команда Just AI.Когда NLU-сценарий вырастает до нескольких сотен веток, а процент автоматизации все равно не двигается — это не проблема настройки, это потолок технологии. Рассказываем, как мы помогли крупному банку его пробить: перевели поддержку по кешбэку на LLM-агентов, добавили агента-судью против галлюцинаций и улучшили понимание семантики и контекста пользовательских запросов.Потолок NLU-ботов и цели автоматизации в банковском сервисе
Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент
Нам нужно новое зрение для интерфейсовПока все в погоне за всё более универсальными ИИ-агентами пытаясь создать тот самый AGI по нашему подобию, мне кажется полезным спуститься на уровень ниже и посмотреть на более приземлённую инженерную проблему.Мы неплохо научили модели работать с текстом, кодом, изображениями и инструментами. Мы научили их вызывать функции, научили эти ИИ писать собственные инструменты каждый раз для задач которые повторяются миллионы раз, видеть как мы(фото), думать как мы(рассуждения). Мы научились – дообучать их под новые сценарии через fine-tuning.
Контекстная амнезия: три агента, три IDE, ноль общей памяти
*превью сгенерировано в Nano Banana
Иллюзия логики: как я доказал, что LLM-агенты игнорируют факты, и почему Chain-of-Thought делает только хуже
Сейчас каждый второй стартап пилит ИИ-агентов. Мы оборачиваем LLM в цикл Промпт -> Вызов инструмента (API/Поиск) -> Чтение -> Ответ и ждем, что нейросеть сама расследует инцидент, найдет баг или напишет фичу. Но на практике автономные агенты часто ходят по кругу, галлюцинируют и застревают в бесконечных циклах.Индустрия пытается лечить это экстенсивно: наращивает контекстное окно до миллионов токенов или пишет в системном промпте заклинания вроде «подумай шаг за шагом и будь максимально объективен».
Google добавила в Gemini API режимы Flex и Priority для управления ценой и надёжностью
Google представила два новых режима работы в Gemini API — Flex и Priority
ИИ-агенты никому не нужны
«ИИ-агент» — финалист слова 2025 года по версии Грамоты.ру. На vc.ru
