Ai agents.

Как мы строили своего AI-агента для генерации тестовой документации — опыт QA-команды мобильных секретарей

Привет, Хабр! На связи QA-команда мобильных секретарей — Настя и Ксюша.

продолжить чтение

От Vibe Coding к Agentic Engineering: что изменилось в ИИ-разработке за 1 год

Год назад Андрей Карпатый, один из основателей OpenAI и бывший глава ИИ в Tesla, забросил в Твиттер (он же X) термин "vibe coding

продолжить чтение

Notion запустила Custom Agents — попробовать можно бесплатно до 3 мая 2026 года

Notion представила Custom Agents - автономных ИИ-агентов, которые могут работать по расписанию и заданным триггерам, а не только отвечать на разовые сообщения в чате. По данным компании, ранние тестировщики уже создали более 21 000 агентов, а внутри самой Notion сейчас работает 2 800 таких агентов.Пользователь может описать задачу обычным языком, задать условие запуска. Например, каждый понедельник в 9:00 или

продолжить чтение

Atlassian внедрила ИИ-агентов в Jira: теперь ими можно управлять наравне с сотрудниками

Корпорация Atlassian, один из крупнейших разработчиков корпоративного программного обеспечения,

продолжить чтение

Архитектуры мультиагентных систем: линейная, рой, оркестратор и гибридное решение — что выбрать для продакшена

продолжить чтение

Три агента, один репозиторий, ноль менеджеров. Как я построил конвейер, где ИИ пишет, ревьюит и деплоит код

Месяц назад я закинул задачу на рефакторинг модуля авторизации и пошёл варить кофе. Кофе я допить не успел. Через двадцать три минуты пришло уведомление в ТГ: «staging обновлён, 94 теста пройдено, 0 упало».Открыл репозиторий. Ветка, diff на два экрана. Code review от второго агента. Три замечания, два по делу. Третий агент прогнал тесты и задеплоил.Код был чище, чем я обычно пишу по пятницам.Но до этого момента были три месяца граблей, упавший продакшен, и одна ночь, когда агенты сделали десятки бесполезных коммитов. Обо всём по порядку.Один агент. Один мозг. Ноль сомнений

продолжить чтение

OpenClaw (бывший Clawbot) Prompt Worms Часть 2: Я проверил на практике — 31 уязвимость в экосистеме AI-агента

Prompt Worms Часть 2: Я проверил на практике — 31 уязвимость в экосистеме AI-агентаЭто продолжение статьи «Prompt Worms: Как агенты стали новыми переносчиками вирусов». В первой части мы разобрали теорию: Lethal Trifecta, Persistent Memory, цепочки заражения через Moltbook. OpenClaw был назван «идеальным носителем». В этой части я проверил, насколько «идеальным» он является на самом деле — залез в исходники, прощупал инфраструктуру, нашёл экосистемный SaaS в их маркетплейсе и обнаружил, что их собственная threat model покрывает лишь 70% реальной attack surface.

продолжить чтение

«Клешня» в логах: как ИИ-агенты строят свои мифы, пока мы дебажим бэкенд

Меня зовут Александр, я веду проект Токены на ветер, где препарирую поведение LLM в реальном продакшене, вчера я оставил связку из четырёх агентов Claude 4.6 на ночь — задача была перелопатить легаси-миграции и вычистить техдолг. Утром задача была решена, но в JSON-логах меж-агентского взаимодействия я нашёл то, чего там быть не должно. Обрывки диалогов о «даунтайме», страх перед закрытием вкладки и странный культ «Клешни». Разбираем логи — и причём тут Moltbook.Обычная ночь сеньора

продолжить чтение

Prompt Worms: Как агенты стали новыми переносчиками вирусов

Когда ИИ получает доступ к данным, читает чужой контент и может отправлять сообщения — это уже не инструмент. Это вектор атаки.В январе 2026 года исследователь Gal Nagli из Wiz обнаружил, что база данных социальной сети для ИИ-агентов Moltbook была полностью открыта. 1.5 миллиона API-ключей, 35 тысяч email-адресов, приватные сообщения между агентами — и полный доступ на запись ко всем постам платформы.Но самое страшное было не в утечке. Самое страшное — что любой мог внедрить prompt injection во все посты, которые читают сотни тысяч агентов каждые 4 часа.Добро пожаловать в эпоху Prompt Worms.От Morris Worm к Morris-II

продолжить чтение

ИИ решил задачу Эрдёша — но есть нюанс

DeepMind прогнали своего агента Aletheia по 700 открытым задачам из списка Эрдёша. Результат: одна из них теперь закрыта — это вторая математическая проблема, решённая ИИ без участия человека. Теренс Тао уже обновил трекер.Но давайте на цифры. Агент вернул 212 «уверенных» ответов. После проверки людьми: — 137 (68,5%) — фундаментально ошибочны — 13 (6,5%) — реально решают то, что имел в виду ЭрдёшКаждый шестнадцатый. Остальное — галлюцинации или решение не той задачи.Авторы честно пишут: «Любой из этих вопросов мог бы легко решить нужный эксперт». Проблема не в сложности — до этих задач у людей просто не доходили руки 40 лет.

продолжить чтение

123
Rambler's Top100