ai-агенты. - страница 2

AI-агенты в продакшене: почему demo не равно реальность

Как я строил агента для код-ревью на LangGraph и где сломалась красивая теорияПару месяцев назад я смотрел демку: AI-агент получал пулл-реквест, пробегал по diff-у, находил потенциальный race condition и писал развёрнутый комментарий с предложением фикса. Всё это занимало около 40 секунд.В нашей команде ревью давно стало бутылочным горлышком. Двое сеньоров, около двенадцати PR в день, каждый висит в очереди по полдня. Идея автоматизировать первый проход — типовые замечания, проверки стайлгайда, очевидные ошибки — выглядела очень соблазнительно.

продолжить чтение

Triage-and-Voice: как опыт колл-центров даёт рабочий паттерн для LLM-продуктов

Почему саппорт-бот на LLM работает против васLLM одновременно решает две вещи: что сказать и как это сказать. Под давлением пользователя (эмоциональным или манипулятивным) вторая задача почти всегда побеждает. Модель начинает звучать максимально полезно и заботливо, и при этом врёт.Простым промптом это не вылечить. Более дорогая модель тоже не спасает. Проблема сидит глубже, в архитектуре.

продолжить чтение

Почему ваш LLM-бот врёт клиентам — и паттерн, который это чинит

Почему саппорт-бот на LLM работает против васLLM в саппорте одновременно решает две задачи: что сказать и как это сказать. Под давлением пользователя вторая всегда побеждает — модель звучит заботливо и при этом врёт. Промптом это не чинится.Дальше — два громких факапа, их общий корень и архитектурный паттерн Triage → Gate → Voice, который разделяет эти задачи.

продолжить чтение

Второй мозг строят все. Но большинство — не для себя

В моём инфо-пузыре последний месяц все строят второй мозг в Obsidian по методу Карпатого и рассказывают, как это повышает эффективность агентов. Гист прочитан, vault переформатирован, Claude подключён.Но никто особо не останавливается на вопросе: а для кого именно строится эта система — для агента или для себя? И есть ли вообще разница.

продолжить чтение

У ChatGPT и Claude уже есть память. Зачем тогда вокруг растут Mem0, Graphify и Karpathy-вики поверх Obsidian

Открываете ChatGPT или Claude после месячного перерыва, пишете «привет». Модель отвечает, обращаясь к вам по имени, помнит, что вы фуллстек на Python и Vue, что у вас был проект, в котором вы споткнулись о тонкость в логике вебхуков. Гугл-Gemini делает то же самое внутри своей экосистемы. Ровно сейчас, в апреле 2026, базовая память — стандартный feature в любом крупном чате. Никаких настроек, никаких фреймворков, никаких векторных баз. Включено по умолчанию.

продолжить чтение

Хакатоны с ИИ: треть участников требует отдельных правил, Cursor лидирует, агентам не доверяют

продолжить чтение

Как я перестал терять скилы в Claude Code и превратил ~-.claude в Git-репозиторий

В последнее время я активно использую Claude Code в своей разработке. По мере роста числа агентов я столкнулся с неожиданной проблемой — стало сложно синхронизировать их правила между разными системами. Кроме того, появилось вполне рациональное опасение: в случае блокировки аккаунта можно потерять все наработки — команды, скилы и правила агентов, которые я собирал и оттачивал на протяжении нескольких месяцев. Это подтолкнуло меня к созданию удобной системы хранения конфигурации. Здесь важно зафиксировать простую мысль: директория ~/.claude/ — это такой же код. А код должен храниться в Git. Так появился

продолжить чтение

Экономика воли, или почему комфортный мир может атрофировать вашу способность выбирать?

продолжить чтение

Карпатый объяснил, почему ваши навыки программирования скоро станут ненужными. Или нет

Андрей Карпатый, бывший директор AI в Tesla и один из создателей OpenAI, на прошлой неделе дал интервью Sequoia Capital: Ссылка на видео: Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering (Sequoia Capital, 29 апреля 2026, ~30 мин). Я пересмотрел дважды, потому что первый раз не поверил в то, что услышал. Ниже мой вольный пересказ с комментариями из собственной практики.Декабрь 2025: что-то щёлкнуло

продолжить чтение

63 бесплатных урока мая: от Go и Kubernetes до LLM, ClickHouse и AI-агентов

Привет, хабровчане. В майском дайджесте собрали 63 открытых урока по ключевым IT-направлениям: от backend-разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, аналитики, тестирования, информационной безопасности и управления. В программе — Go, Kotlin, Rust, Kubernetes, Ansible, OpenTelemetry, ClickHouse, LLM, AI-агенты, DevSecMLOps, API Gateway, нагрузочное тестирование и другие темы, которые сейчас часто всплывают в реальных инженерных задачах.

продолжить чтение

123456...10...16