От Telegram-бота к AI-агенту: как собрать своего «исполнителя задач» на Python в 2025-м
В 2023–2024 почти каждый второй pet-проект с LLM выглядел как чатик: ты спрашиваешь — модель отвечает, иногда с RAG, иногда без. В 2025-м тренд сместился: на рынке всё чаще говорят про AI-агентов — системы, которые не просто болтают, а сами инициируют действия, ходят в API, планируют шаги и живут в продакшене как часть инфраструктуры.
Автоматизируем машинное обучение с помощью ИИ-агентов
Решая соревнования на Kaggle начинаешь замечать паттерн. Baseline сделать просто: загрузить данные, запустить CatBoost или LightGBM, получить baseline метрику. Это занимает полчаса. Но чтобы попасть в топ решений, нужно перепробовать десятки вариантов препроцессинга, сотни комбинаций фичей и тысячи наборов гиперпараметров.
LLM Observability & AI Agent Tracing: большой гайд с обзором подходов и open-source решений
В этой статье я структурировал весь опыт и подходы к тому, как мониторить и трейсить LLM и AI-агентов на их основе. Это очень большая и тяжелая статья, но мне хотелось полностью закрыть всю тему за раз и создать крепкий бейзлайн для погружения в тему observability и трейсинга агентов.Поговорим про то, почему все LLM-based решения требуют новых подходов, обсудим ключевые проблемы агентов, посмотрим пару самых популярных решений и обзор всех опенсорсных и зафиналим трендами и направлением, куда все это движется.
LatentMAS: Секрет AI-агентов, которые думают без слов, работают точнее и экономят до 80% токенов
Если отбросить маркетинговый флёр вокруг «агентных систем», реальность довольно прозаична: как только вы собираете цепочку из нескольких LLM‑агентов, ваш счёт за токены и latency улетает в стратосферу. Судя по экспериментам в LatentMAS, классический текстовый multi‑agent‑пайплайн для олимпиадных задач уровня AIME‑24/25 легко выжигает десятки тысяч выходных токенов на одну единственную задачу, нередко переваливая за планку в 20к токенов для одного решения. И это не абстрактная проблема академиков: любой, кто пытался склеить ReAct/
5 задач, которые я научился автоматизировать AI-агентами (и почему вам не стоит повторять все мои ошибки)
Читатели Хабра знают меня по статьям о MCP Protocol и AI-агентах. Но мало кто знает, что к этой теме я пришёл через собственную боль — два года назад я чуть не угробил стартап, пытаясь автоматизировать всё подряд.История началась банально. Наш небольшой SaaS получал 30-40 заявок в день, и два менеджера физически не успевали их обрабатывать. Я, как технический директор и большой энтузиаст AI, решил: "Сейчас напишу бота, который всё сделает!"
Тело AI-агентов: технический обзор робота 1X Neo
На днях по AI пабликам завирусился робот 1X Neo, который заявляется разработчиками как человекоподобный робот для помощи по дому. Мне стало жутко интересно покопаться в устройстве и начинке этого робота, потому что скрещивание VLM и механизмов может привести к огромному прорыву в индустрии и новым большим изменениям.Поговорим про устройство робота, железо и софт на борту, прикладные задачи и ближайшее будущее.
