LLM Firewall: устарел, не успев родиться? Почему защита чатов не работает в мире AI-агентов
История про сумасшедшую скорость изменений. Пока мы в Ideco создавали задачи в Jira, исследовали технологии и возможность реализации модуля «LLM Firewall» в Ideco NGFW – ландшафт угроз использования AI принципиально изменился и все приходится переделывать заново.
ИИ-агенты никому не нужны. Часть 2. Укрощение лобстера
Как OpenClaw стал самым быстрорастущим проектом в истории GitHubВ ноябре 2025 австрийский разработчик Петер Штайнбергер собрал за выходные автономного агента, который мог выполнять задачи на компьютере. Назвал Clawdbot. Утилитарно и честно.
Иллюзия логики: как я доказал, что LLM-агенты игнорируют факты, и почему Chain-of-Thought делает только хуже
Сейчас каждый второй стартап пилит ИИ-агентов. Мы оборачиваем LLM в цикл Промпт -> Вызов инструмента (API/Поиск) -> Чтение -> Ответ и ждем, что нейросеть сама расследует инцидент, найдет баг или напишет фичу. Но на практике автономные агенты часто ходят по кругу, галлюцинируют и застревают в бесконечных циклах.Индустрия пытается лечить это экстенсивно: наращивает контекстное окно до миллионов токенов или пишет в системном промпте заклинания вроде «подумай шаг за шагом и будь максимально объективен».
MCP не умер: почему ИИ-агенты тонут в контексте
Год назад Model Context Protocol (MCP) казался решением всех проблем разом. Один протокол, чтобы связать ИИ-агентов с GitHub, Slack, Jira и внутренними базами данных. Никаких кастомных плагинов, только чистая стандартизация. И индустрия в это поверила: к
LLM под капотом. Модель выдумала телефон доверия — чиним архитектурой, не промптом
Девушка пересылает боту переписку с бойфрендом. Модель видит сигналы опасности (эмоциональное насилие, изоляция) и отвечает номером телефона доверия. Заботливо. Ответственно. Одна проблема: это детская горячая линия. Модель галлюцинировала контакт кризисной помощи.В промпте написано «НЕ придумывай контактные данные». Не помогает. Желание быть полезной в модели сильнее любой инструкции. Это не проблема промптинга. Это проблема архитектуры.Ловушка одного прохода
Jarvis Pattern: почему AI-агенту не нужен фреймворк, а нужна операционная система
Манифест персонального агентного минимализма - от инженера, который 10 лет строил enterprise-системы и устал от сложностиКто я и зачем пишуМеня зовут Егор Зиновьев, я IT-архитектор. Десять лет в enterprise - Java, DevOps, fintech, команды до 70 человек, 20+ систем.Последние месяцы я работаю с персональным AI-агентом, который закрывает 100% моих DevSecOps-задач - от покупки вертуалок до security-аудита Docker-образов. Один агент, без фреймворков, без оркестраторов, без векторных баз данных.Эта статья - про архитектуру, которая за этим стоит. Я назвал её Jarvis Pattern.Проблема: индустрия продаёт строительные леса как архитектуру
System Design: проектируем систему бронирования билетов
Видеоразбор этой задачи на русском языке можно посмотреть здесь - https://www.youtube.com/watch?v=zxeR5bfsNOgПроектирование TicketmasterПостановка задачи🎟️ Что такое Ticketmaster?Ticketmaster - это онлайн-платформа, позволяющая пользователям приобретать билеты на концерты, театральные постановки, спортивные и другие мероприятия.Функциональные требования
О важности времени в архитектуре систем ИИ
Одной из наиболее недооцененных сил при проектировании систем ИИ является задержка при выполнении вычислений. Когда инженеры говорят о производительности модели, они часто сосредотачиваются на точности, полноте данных и производительности обучения.Но в производственных системах для пользователей огромное значение имеет время. Для них важно, чтобы система отвечала на их запросы достаточно быстро. Потому что даже самая умная система ИИ начинает сильно раздражать, если ответ на запрос пользователя приходит слишком поздно.
От хаоса к гармонии: роль ИИ-ассистента в проектной трансформации
До недавнего времени я, как и многие, относился к искусственному интеллекту с определённым недоверием. Казалось, что это модная идея (или даже «игрушка»), а не рабочий инструмент. Но когда чётко обозначился тренд на внедрение ИИ в бизнес‑процессы, я тоже решил попробовать. В итоге я не только изменил своё мнение, но и создал ассистента, который помог освободить до 40% рабочего времени.Три проекта, три судьбы документации
