Почему OpenAI Assistants не подошёл для сложных AI-агентов
О чём статья:Кейс о том, как мы в Soft Skills Lab делали AI‑агенты для EdTech‑продукта:Почему OpenAI Assistants не подошёл для сложных сценариевКакие проблемы возникли со своим бэкендомЗачем понадобилось делать свою платформу для управления агентамиЕсли вы интегрируете AI в продукт и думаете, какой путь выбрать — этот опыт может быть полезен.Запустить AI-агента на OpenAI Assistants — легко. Мы в Soft Skills Lab так и сделали: создали 20 AI-тренажёров для переговоров. Всё работало стабильно, инфраструктура OpenAI — огонь.Но когда мы начали усложнять сценарии — упёрлись в стену.
Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex
Одновременно с релизом Claude Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex стало понятно, что определенно нет одной лучшей модели на все случаи жизни. Они решают разные задачи и по-разному смотрят на роль ИИ в разработке: Opus ближе к архитектору и оркестратору агентов, Codex
Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex: как выбрать модель под ваши задачи
Одновременно с релизом Claude Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex стало понятно, что определенно нет одной лучшей модели на все случаи жизни. Они решают разные задачи и по-разному смотрят на роль ИИ в разработке: Opus
«Роботам нужно твоё тело»: RentAHuman.ai и первый рынок труда, где работодатель — AI
70K регистраций, 70 ботов, оплата в крипте. Разбираем, как это работает и почему это не сатира.О чем пойдет речь?Криптоинженер Alexander Liteplo запустил RentAHuman.ai — маркетплейс, где AI-агенты нанимают людей для физических задач.Цифры:70,000+ людей зарегистрировались~70 AI-агентов подключено (соотношение 1000:1)$50-175/час ставкиТолько 13% подключили криптокошелькиСлоган: "Robots need your body because they can't touch grass"Задачи: доставка, покупки, встречи, подписание документов, поедание блюд в ресторанах.
GitHub Copilot CLI: агентный режим и планирование задач
Привет, Хабр! Недавно GitHub выкатил крупное обновление Copilot CLI — инструмент превратился из простого подсказчика команд в полноценного агента с режимом планирования, памятью репозитория и кучей новых возможностей. Разберём, что появилось и как это использовать.Для тех, кто пропустил: что такое Copilot CLIGitHub Copilot CLI — ИИ-ассистент, который живёт прямо в терминале. Работает на Linux, macOS и Windows (через PowerShell или WSL). Умеет отвечать на вопросы, генерировать и отлаживать код, а также взаимодействовать с GitHub: создавать pull request, закрывать issue, анализировать изменения в репозитории, запускать workflows.Запускается командой copilot
Почему AI-агенты такие медленные? Часть 1: Путь вайбкодера
Странный вопрос, не правда ли? У AI-агентов, конечно, есть разные проблемы, но вряд ли их можно обвинить в медлительности. Спросите, как говорится, любого, какие у него ощущения от AI, и первое, что вы услышите, будет что-то вроде: «AI за 3 часа сгенерировал мне 100 тысяч строк кода». Разве это можно назвать медлительностью?На этом месте можно было бы и разойтись: 100 тысяч за 3 часа. Покажите мне человека, который способен хотя бы в половину этого, — и «я съем свою шляпу». Но я по‑прежнему утверждаю, что AI-агенты слишком медленные. Не верите? Добро пожаловать под кат…Дисклеймер
Moltbot: 83 сценария использования open-source AI-агента
Бесплатный агент с 100K+ звёзд на GitHub, который реально выполняет задачи — не просто отвечает текстомДля нетерпеливыхЧто это: Moltbot (ex-Clawdbot, ex-OpenClaw) — open-source AI-агент, работающий 24/7 на вашем сервере.Отличие от ChatGPT: Это не чат-бот. Агент имеет доступ к инструментам (браузер, почта, API) и выполняет действия автономно.Стоимость:Сам агент: бесплатно (MIT лицензия)API для LLM: $25-150/мес (или бесплатно через локальные модели)В статье:
Claude Code научился запоминать задачи — но нужна одна настройка
Персистентные Tasks, субагенты на общем списке, зависимости между задачами — разбираем обновление и подводные камниТа самая одна настройкаВот она:CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID=my-project claude Всё. Теперь задачи сохраняются между сессиями. Закрыл терминал, открыл снова с тем же ID — задачи на месте.Что ещё появилось в новых Tasks:Субагенты видят общий список: 5 воркеров на одном task listЗависимости: "Задача 3 ждёт задачу 2" — агент понимаетMulti-session: Два терминала работают с одним списком
Clawdbot — автономный агент с инициативой
К началу 2026 года стало заметно: формат "чат с LLM" перестал закрывать реальные инженерные задачи.Да, модель может подсказать решение. Но дальше начинается привычная цепочка: открыть терминал, написать код, проверить, подправить, запустить, отследить результат.Появляется закономерный вопрос: если модель знает, какие шаги нужны, почему она не может их выполнить сама?Отсюда и растущий интерес к автономным агентам - системам, где LLM используется не как чат, а как управляющий слой поверх реальной среды исполнения. Clawdbot - один из таких проектов. И он open-source!
