Мультимодальность в ИИ-агентах: картинки на вход, картинки на выход и отказ от Multimodal RAG
Мультимодальность в ИИ-агентахНа связи Сергей Смирнов, AI-инженер и основатель LLMStart.ru
Память на миллион, а толку ноль: как мы спасали ИИ-агента от «тупости»
Память на миллион токенов: почему контекст забивается и как его чиститьНа связи Сергей Смирнов, AI-инженер и основатель LLMStart.ru
Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит
Представьте внутреннего AI-агента, который помогает компании искать общие документы и управлять ими. Он работает. До тех пор, пока 12–15% запросов не начинают падать. Агент возвращает не тот документ, редактирует не тот файл, молча падает или уверенно ссылается на файл, которого не существует. Поиск по фото отказывает с той же частотой. Ошибки размазаны равномерно по пользователям, фичам и запросам.
От RAG-прототипа к агенту в продакшн: путь по метрикам, а не по моде
Агент 1С-консультант: от RAG-прототипа до агента в продакшнеНа связи Сергей Смирнов, AI-инженер LLMStart.ru
Анатомия production AI агента: разбор двух открытых промптов Anthropic
Год назад, в мае 2025, инженеры Anthropic вышли на Code w/ Claude с докладом «Prompting for Agents». Семь принципов промптинга, публичный workbench в браузере, пара примеров системных инструкций — этого было достаточно, чтобы собрать рабочего агента. Через месяц, 15 июня 2026, Anthropic выводит из эксплуатации модели claude-sonnet-4-0 и claude-opus-4-0 — те самые, на которых строился публичный workbench из того доклада.
Harness вокруг LLM: что я понял за год ежедневной работы
Год в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный.Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness
Как меняется delivery, когда в команде появляются агенты
Когда LLM-интерфейсы и coding agents становятся рабочим инструментом команды, менять приходится не только инструменты, но и сам процесс поставки изменений.Команды обычно приходят к формализованному процессу поставки не из любви к процессам, а тогда, когда нужно получать предсказуемые сроки, управляемый риск и воспроизводимый результат. В серии статей на примере RuStore
Skills для Claude Code: огромный гайд от инженера Anthropic
Skills стали одной из самых популярных точек расширения в Claude Code. Они гибкие, их легко создавать и распространять.Но эта гибкость усложняет понимание. Что работает лучше всего. Какие skills стоит делать? Как написать хороший skill? Когда имеет смысл делиться ими с другими?Мы в Anthropic активно используем skills в Claude Code — сейчас у нас их сотни в работе. Ниже — уроки, которые мы извлекли из этого опыта.Что такое skills?Если вы только начинаете, рекомендую прочитать документацию или посмотреть наш новый курс на Skilljar по Agent Skills
8 уровней агентной инженерии
Способности AI в написании кода растут быстрее, чем наше умение этими способностями пользоваться. Поэтому рост баллов на SWE-bench не коррелирует с метриками продуктивности, которые волнуют инженерных руководителей. Когда команда Anthropic выкатывает продукт вроде Cowork за 10 дней, а другая команда не может довести до ума сломанный POC на тех же моделях, разница в одном: первые закрыли разрыв между возможностями моделей и практикой, вторые — нет.
Ваш CLAUDE.md делает агента тупее. Исследование на 138 репозиториях это доказало
Полгода я собирал идеальный CLAUDE.md. Вычитывал каждую строку. Добавлял секции: «используй yarn, не npm», «тесты запускай так», «структура проекта вот такая». 200 строк чистого, выстраданного контекста.А потом учёные из ETH Zurich прогнали 5694 pull request'а через четыре модели - и выяснили, что мои 200 строк увеличивают расходы на 20% и снижают success rate на 3%.Три процента. В минус.Собственно, исследованиеВ феврале 2026-го Thibaud Gloaguen, Niels Mündler, Mark Müller, Veselin Raychev и Martin Vechev опубликовали статью «Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents?» Авторы из ETH Zurich и LogicStar.ai. Я нашёл её на arXiv, прочитал целиком, полез в данные.
