От чата до агентов: 6 курсов по ИИ от Google, Anthropic и OpenAI
Привет, Хабр! Меня зовут Александр, я тимлид в СВОЙ Тех. ИИ работает со мной каждый день: пишет код, помогает с ревью, разбирает документацию. Друзья и родные тоже пользуются им всё чаще. Но многие обращаются с нейросетями так, будто купили феррари, чтобы слушать в ней радио. Мотор мощный, а машина так и не выезжает из гаража: спросить, перевести, уточнить термин — и закрыть вкладку. Я и сам поначалу ездил ненамного дальше: просил написать регулярку или накидать типы для ответа API, а остальное делал руками.
AI меняет лидеров рынка (да и целую эпоху)
Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда Mento vc. Мы инвестируем в стартапы на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.Кто заработает на развитии AI — и кто за все это заплатит?Coatue ($67 млрд под управлением, 25 лет в tech-инвестициях) выпустили большой отчет о состоянии фондового рынка и о том, как AI меняет расстановку сил. И они считают, что мы в начале целой новой эпохи.Мы с командой по традиции разобрали весь отчет и написали свои короткие комментарии к слайдам. Из разбора вы поймете:
ReAct-агент изнутри. Модель, инструменты и управляющий цикл
Как ответ языковой модели превращается в чтение файла, запуск команды или изменение кода? Разберем этот путь на четырех общих схемах, затем посмотрим реализацию на Python и схему работы агента на примере падающего теста. Для понимания кода достаточно знать Python, JSON и принцип HTTP-запроса. Агентные фреймворки здесь не понадобятся.Чем агент отличается от одного запроса к модели
Мои AI‑агенты принесли компании около 350 тысяч рублей за два месяца. А я считаю их архитектуру неудачной
За два месяца моя система AI‑агентов принесла компании около 350 тысяч рублей дополнительного дохода и он только растет. Она самостоятельно выполняет задачи в реальных коммерческих проектах, работает с существующими репозиториями и позволяет закрывать часть задач практически без участия разработчиков. С точки зрения бизнеса эксперимент оказался успешным, а с инженерной точки зрения у меня накопилось достаточно претензий к собственной архитектуре, чтобы начать разработку новой системы.
Один час в мире без AI‑агентов: от токенов до MCP
Представьте, что сейчас 2 023 год и готовых AI‑агентов ещё нет. Есть только обычная LLM, которая умеет продолжать текст. Что нужно к ней добавить, чтобы она смогла читать файлы, искать информацию, запускать команды, исправлять код и сама решать, какой следующий шаг сделать?
Джун закрывает задачи с агентом, но спотыкается на разборе инцидента
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС. В этой статье расскажу, почему онбординг джунов в команде с
Оценка агентных систем
Всем привет! Меня зовут Владимир, я DS-инженер и сегодня расскажу, как оценивать агентные системы. Разберём, как замерить и выстроить пайплайн оценки, который показывал бы вам, насколько хорошо повлияли те или иные фичи на качество вашего продукта.ОпределенияПрежде чем погружаться в тестирование, договоримся о терминах:LLM (Large Language Model) — большая языковая модель, обученная предсказывать следующий токен на огромных корпусах текста. Tool (инструмент)
Spec-driven development глазами архитектора: понятные спецификации
Эпиграф«Систему, которую не понимают, нельзя безопасно развивать»Meintjes, Rengaswamy, Katsande, Bikki, InfoQ, 2026В этой статье я, Алексей Соболеков, архитектор решений, разберу зачем и как в агентской разработке формировать понятные спецификации. Ранее я разобрал Роль Solution Architect с приходом AI-агентов: что изменилось в 2026 годуГлавное
Мой агент получил высокий балл. Проверяю, что он сделал
Как проверить, что диалоговый агент выполнил задачу, если бенчмарк поставил высокий балл? В первой пробе мой агент получил награду 1 на всех пяти задачах. Потом заглушка без единого вызова инструмента набрала 34% на полном наборе.Я разрабатываю собственную экспериментальную систему и называю её ELM. В её диалоговом варианте код предлагает действия, нейросеть выбирает из них, а код исполняет вызов и собирает ответ. В проверяемом здесь режиме нейросеть не пишет текст ответа.
Замена Lens, которую целиком написала модель: что получилось и где мы проигрываем
Зачем ещё один Kubernetes‑клиентSextant — десктопный клиент Kubernetes на Rust и Tauri 2: всё, что вы делали в Lens, без аккаунта, сервера и телеметрии, плюс встроенный MCP‑сервер для AI‑агентов. Проект открытый (MIT или Apache-2.0), сборки есть для Linux, macOS и Windows.Меня зовут Юрий Потемкин, я CTO в REES46 и 25 лет в IT. Kubernetes для меня — ежедневная работа: высоконагруженные системы на 120 тысяч запросов в секунду и несколько кластеров одновременно. Lens долго был открыт у меня с утра до вечера, и за это время накопилось три боли.
