Ты уже используешь агента. Просто не заметил
"Эксперты" говорят, что ближайшие несколько лет у каждого появится персональный ИИ-агент. Он будет писать код, помогать выбрать кофемашину, считать калории на ужин. Звучит как что-то из будущего... но оно уже наступило. Просто мы этого не заметили.
Агенты, роботы и мы: как ИИ перекраивает рынок труда в Европе
Вы когда-нибудь задумывались, что будет с вашей профессией, когда ИИ научится делать половину вашей работы? Дело не в увольнениях — меняется сама структура занятости.
Starbucks отказалась от AI-инструмента для инвентаризации: нейросеть не помогла решить проблему
Сеть кофеен Starbucks отказалась от AI-инструмента для автоматизированной инвентаризации. Система проработала девять месяцев, но так и не помогла решить проблему учёта продуктов в кофейнях: нейросеть путала и теряла позиции.
Заменит ли ИИ разработчиков — и что с этим делать компании
В I квартале 2026-го технологические компании уволили 80 000 человек — почти половину из-за ИИ. Klarna уже свернула эксперимент с заменой людей и зовёт сотрудников назад. Что должна сделать B2B-компания, прежде чем повторять чужие ошибки.Жемал Хамидун, Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPT
Глаза не видят, а код пишется: как я настраиваю и программирую 100+ модулей в умном доме
В первой статье я рассказал, как пришел к теме умного дома и что из этого получилось.Если коротко: я незрячий инженер и строю систему домашней автоматизации, которая помогает мне взаимодействовать с окружающим пространством.Сегодня мой умный дом уже давно вышел за рамки хобби и превратился в полноценную систему управления квартирой. В ней работает контроллер и больше 100 модулей ввода-вывода. Если говорить языком цифр — это свыше 700 входных сигналов и около 300 выходных. Умный дом охватывает практически все инженерные системы квартиры.
Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 3 HLD и немного LLD
Лапки котику помогли!
Держим ИИ в узде. Как при разработке сложных продуктов обеспечить преемственность и масштабируемость проекта
Мы не боимся использовать ИИ в разработке. Потому что знаем, как сделать, чтобы изменения в коде не ломали то, что работало до этого. Знаем, как научить ИИ соблюдать требования, а не выдумывать их. И как заставить ИИ писать легкий поддерживаемый код. Рассказываю на конкретном примере.
80% встреч проводятся по принципу родительского собрания
Люди в среднем не умеют проводить встречи. Меня это дико бесило, когда я впервые столкнулся с качеством принятия решений на родительских собраниях. Оно близко к отрицательному.Мы тут писали транскрибатор встреч — это когда можно загрузить запись в трекер и получить список задач на выходе. За время тестов мы узнали, что про архитектуру встречи вообще никто не думает, а чтобы у неё было продолжение — ну там, следующие шаги, ответственные, сроки и задачи на выходе — это вообще необязательно.Коротко основное, что может показаться вам странным:
Не робот, а коллега: как ИИ‑агент стал частью команды медпульта
Привет, Хабр! Меня зовут Иван. Я работаю аналитиком в компании «Совкомбанк Технологии»: собираю требования, разбираю процессы с пользователями и помогаю доводить ИИ‑решения от этапа идеи до работающего сервиса. В этой статье расскажу, как мы с командой внедряли ИИ‑агента в работу медицинского пульта страховой компании.Коротко о команде: над проектом работали аналитик, backend‑разработчики, специалист по интеграциям, ML/LLM‑инженеры, тестировщики и представители бизнеса.
Питер Штайнбергер рассказал, на что тратит по 600 млрд токенов в месяц
Автор проекта OpenClaw Питер Штайнбергер в одном из твитов продемонстрировал
