Почему большинство AI-агентов плохо работают на Raspberry Pi (и как я попытался это исправить)
Проблема: тяжёлые AI-агенты на маленьком железеПоследнее время я экспериментировал с AI-агентами на Raspberry Pi 5.И довольно быстро столкнулся с проблемой: большинство существующих агентных фреймворков оказываются слишком тяжёлыми для небольшого железа.Типичная архитектура таких решений включает:Python-фреймворкнесколько фоновых сервисовorchestration слойиногда векторную базудовольно сложную конфигурациюНа сервере это нормально работает. Но на Raspberry Pi всё начинает ощущаться иначе:долгий стартлишние зависимости
Я два месяца платил 300к человеку, который тихо скармливал мои задачи в ChatGPT
У меня небольшая продуктовая команда, 12 человек, пилим B2B-логистику. Go, React, PostgreSQL, всё на кубере. Предметка скучная снаружи, но внутри — ад: у каждого перевозчика свой API, и каждый API как будто писали в пятницу вечером. У СДЭК поле tariff_code в одном эндпоинте строка, а в другом число, я до сих пор не понимаю почему, и никто там не понимает, я спрашивал.
ChatGPT Atlas не нужен: Пишем свой AI-«браузер» который не стыдно запустить
Снова здравствуйте, уважаемые хабровчане.Почти каждый день в ленте я вижу новости про очередного "революционного" AI-агента. AutoGPT, BabyAGI, Devin, Cursor, Perplexity, Atlas, Windsurf, Antigravity.... мол они заменят программистов, браузеры, людей, машины, а в итоге.... даже говорить не хочетсяЯ, как человек простой, хотел бы инструмент, который просто работает, мол "ыы зайди в гугл, найди доку, скажи мне ответ". Я скачал пару ( два ) популярных решений ( все они на питухоне ) . И началось: venv, uv, конфликты, абстракции над абстракциями, и ужасная скорость Ну так шо, ради интереса - я решил написать свой AI-"браузер" , но:
Так у вас статика вольюмами маунтится! И другие весёлые приключения в поисках нового Gateway на Go
Всем привет! Меня зовут Герман Кравец, я больше десяти лет в IT. В МойОфис работаю руководителем группы Календаря в отделе разработки
Когда RAG на Go свистнет: собираем прототип чата за вечер
Привет, я — Евгений Клецов, Go-разработчик в Cloud.ru
Как реализовать CRDT-структуры в Go для офлайн-режима
Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим о том, как справиться с синхронизацией данных в офлайн‑режиме так, чтобы не сваливать на пользователя головную боль слияния конфликтов. Вы наверняка замечали, что многие современные приложения — будь то заметки, менеджеры задач или вики‑редакторы — позволяют работать оффлайн на нескольких устройствах, а при подключении к сети автоматически объединяют изменения. Задача разработчика в таком случае сделать максимально гладкую синхронизацию одновременно изменённых данных на разных узлах, ideally без участия пользователя в разрешении конфликтов.
SteosMorphy: опенсорс замена давно умершему PyMorphy2
ВведениеНа данный момент PyMorphy2 - самая популярная библиотека для обработки слов в русском языке. Благодаря ей (как раньше, так и сейчас) строились и продолжают строиться различные NLP решения. Однако последний коммит в репозиторий этой библиотеки был сделан более 5 лет назад, а установка этой библиотеки на Python версии 3.11+ вызывает трудности, что делает использование данной библиотеки в нынешнее время максимально затруднительным.Мы в Mind Simulation решили начать свой путь в Open Source, и решили начать его именно с того, чтобы представить миру разработчиков NLP свой аналог PyMorphy под названием SteosMorphy.
Интеграционные тесты в Go: как избавиться от флаков и боли
Всем привет! Меня зовут Александр Голубь, и я пишу на Go уже 7 лет. Когда я только начинал, казалось, что юнит-тестов достаточно. Функции проверены, сборка зелёная — можно релизить. Но первый же боевой проект показал, что это иллюзия. В продакшене всё падает, хотя юниты сияют зелёным. Почему? Потому что реальный сервис — это не только код, но и PostgreSQL, Redis, Kafka, внешние API. Данные проходят через цепочку зависимостей, и любая несовместимость ломает систему. Юнит-тесты этого не ловят. Тут нужны интеграционные.
Киберугроза будущего: ESET раскрыла PromptLock — первый ИИ-вымогатель
В августе 2025 года исследователи компании ESET сообщили об обнаружении PromptLock — первого известного шифровальщика, использующего генеративный искусственный интеллект для создания полиморфного кода. Этот вредонос, написанный на Go, способен заражать устройства под управлением Windows, Linux и macOS. Несмотря на то, что он пока рассматривается как proof-of-concept (прототип), находка демонстрирует, как ИИ может радикально изменить киберугрозы и сделать традиционные методы обнаружения практически бесполезными.
