Воякс — аналитик ИИ-автоматизации
Woyax AI Process Auditor — ИИ-агент для автоматического аудита бизнес-процессов. Бот проводит серию интервью с сотрудниками компании через мессенджер, выявляет рутину и узкие места, извлекает структурированные инсайты и формирует отчёт с рекомендациями по ИИ-автоматизации. No-code AI-агент на базе n8n, RAG, Qdrant и нескольких LLM-провайдеров — построенный на одном VPS в Docker Compose.
Кто виноват, если AI-агент ошибся: распределение ответственности
Агент согласовал договор. В договоре была ошибка в реквизитах. Компания перевела деньги не туда.Кто виноват?Разработчик? Сотрудник, который запустил процесс? Руководитель, утвердивший внедрение?Это не философский вопрос. Это юридический и организационный. И если на него нет ответа до запуска — первый же инцидент парализует всю систему.Почему это важноВ прошлой статье я показал, что инструкция для LLM-агента — это 10-15 страниц вместо полстраницы для человека. Но даже идеально описанный процесс не гарантирует отсутствие ошибок.AI-агенты ошибаются. Это факт.
Cursor представили Automations — систему для облачных ИИ-агентов, которые работают постоянно, без ручного запуска
Cursor представили Automations, агентов можно запускать по расписанию или по событиям из Slack, GitHub, Linear, а для кастомных сценариев использовать webhooks и ваши MCP. Видео перевела в Elevenlabs для вашего удобства.Что умеют:• поднимают отдельную cloud sandbox под каждую задачу• подключаются к вашим MCP и работают с нужными моделями• сами перепроверяют результат• запоминают прошлые запуски через memory tool и постепенно работают лучше
Одна функция, которая заменила аналитика
Алексей — финансовый директор. Умный, занятой, не любящий ждать. Каждый понедельник он открывает Excel с продажами за прошлую неделю и задаёт вопросы.Но Excel — не собеседник. Алексей идёт к аналитику.Аналитик строит сводную, ищет причины, пишет письмо. Иногда это занимает полдня. Иногда — до вторника.Я посчитал: среднее время от вопроса Алексея до ответа было 2 часа 17 минут. Сейчас — 4 минуты 30 секунд. Алексей пишет вопрос в чат, получает ответ с цифрами и объяснением.Расскажу, как это работает. Без BI-систем, без баз данных, без аналитика в цепочке — просто Python и Claude API.Что за задача
Как ИИ меняет отношения к документам в работе
Помните момент, когда вы впервые попробовали ChatGPT или GitHub Copilot? У меня это было похоже на взрыв: привычные процессы рухнули, а на их месте начала формироваться новая реальность.У меня был похожий опыт. Ещё в 2022‑м (как только был выход из бета‑тестирования и запуск по подписке), поставив эксперимент с GitHub Copilot среди сотрудников, я увидел, как меняется скорость разработки и как опытным разработчикам помогает а джунов ставит только в тупик. Но главное открытие ждало впереди: ИИ не просто ускоряет работу — он заставляет переосмыслить сам подход к хранению и обработке информации.
Дешевле Perplexity, но локально — и с любым агентом: Agent Browser Workspace
Agent Browser WorkspaceКто пользовался Perplexity Deep Research, наверняка ловил два чувства сразу:"Ого, он реально копает.""Жаль, что нельзя посмотреть, что происходит внутри, вмешаться, перезапустить шаг или расширить сбор — это чёрный ящик."Agent Browser Workspace
Как мы сделали AI code review через Ollama без облака?
TL;DR: Собрали CLI, который гоняет ревью кода на локальной LLM (Ollama): никаких API-ключей в облаке, код не уходит из машины, один diff - одна команда. В статье - зачем это нужно, как устроено и как попробовать за пять минут.ПроблемаРевью кода вручную отнимает время, а статический анализ (линтеры, SAST) ловит только то, что зашито в правила. Контекст проекта, типичные баги и «запахи» кода они не видят. Облачные AI-ревью (типа CodeRabbit) удобны, но код уходит в чужое API - для внутренних репозиториев или строгого комплаенса это не всегда ок.Хотелось чего-то среднего: умное ревью с контекстом, но полностью локально
От пилотов к миллиардам: как российский BigTech зарабатывает на ИИ и меняет структуру занятости
Ещё три года назад искусственный интеллект в российских корпорациях чаще выглядел как эксперимент: пилоты, лаборатории, отдельные команды, демонстрации на конференциях. В 2026 году ситуация принципиально иная. ИИ перестал быть витриной технологий и стал частью финансовых отчётов, инвестиционных стратегий и операционной модели крупнейших компаний.Сбер, Яндекс и VK уже не просто внедряют AI-решения — они масштабируют их на уровне инфраструктуры
ИИ‑агент внутри 1С
1C AI Agent — продукт, который не “поговорить”, а “сделать”Привет. Это первая публикация про наш новый продукт — 1C AI Agent.Если коротко: LLM — это уже нормальный рабочий инструмент, и с ним всё ок. Но нам хотелось сделать следующий шаг: чтобы в 1С можно было не только “спросить и получить текст”, а попросить и получить результат в базе — с понятным планом, проверками и ограничениями.Мы сделали иначе: агент внутри 1С получает задачу человеческими словами, раскладывает её на шаги и исполняет
От Vibe Coding к Agentic Engineering: что изменилось в ИИ-разработке за 1 год
Год назад Андрей Карпатый, один из основателей OpenAI и бывший глава ИИ в Tesla, забросил в Твиттер (он же X) термин "vibe coding
