ai.
Anthropic проверил, как AI-агенты торгуются между собой
Компания Anthropic провела необычный эксперимент Project Deal, чтобы проверить, как ИИ-агенты ведут реальные переговоры друг с другом.
Правильная агентская архитектура в 2026 г. Часть 1. Долговременное состояние (durable state): ход, шаг, событие
Практическая статья по устройству production-ready агента
От написания промптов к проектированию контекста. Или один очень обширный материал по Context Engineering
Прелюдия 1Это длиннопост, после которого, я надеюсь, у вас сформируется устойчивый фундамент по работе с контекстом и современными агентными интерфейсамиПрелюдия 2Если вы считаете, что я где то ошибся или хотите уточнить детали, то можете оставлять комменты. Все прочитаю и поправлюПрелюдия 3То, что написано ниже -- достаточно тяжелый материал, если у вас нет понимания работы агентов и того, как работают LLM, то будет тяжело. Но не бесполезно)Для начинающих у меня есть отичная статья Просто и подробно о том, как работают ChatGPT и другие GPT подобные модели. С картинками.
Наглядный пример, зачем нужны агенты
Расскажу историю длиною в полгода на которой прекрасно прочувствовал все прелести современных инструментов и способов эксплуатации llm.
Слишком опасен, чтобы показать? Что скрывается за запуском Claude Mythos
Опасный ИИ? Маркетинговый трюк? Или своеобразная «крыша»?Чуть больше недели назад Anthropic представила миру свою модель Claude Mythos
Model Context Protocol (MCP): как ИИ-агенты «разговаривают» с внешним миром
Взаимодействие MCP и LLMЕсли вы читали или смотрели видео про MCP, то наверняка сталкивались с таким комментарием: «Спасибо, ещё одна статья, из которой я ничего не понял».Аналогии и пояснения вроде «MCP — это как USB Type-C» или «MCP — это Tools, Resources и Prompts»
