ИИ-ассистент с долговременной памятью, агентами и vision. Проблемы с Персональными Данными
Оглавление:ИсторияПамять: факты, embeddings и забываниеРазные модели под разные задачиTool callingПланировщик и proactiveАгенты и мультиагентский пайплайнVision, который знает контекстПерсональные данные и GigaChatЧто делать дальшеИстория
skill-compass: хук, который сам подсказывает Claude Code нужные скиллы
У Claude Code есть одна неприятная особенность, про которую редко говорят вслух. Можно навесить на агента огромную библиотеку скиллов — дизайн, проектирование API, миграции БД, ревью безопасности, отдельные наборы под каждый язык, — и всё это будет честно лежать в ~/.claude/skills/. Нужный скилл почти всегда там есть. Проблема не в том, что его нет. Проблема в том, что про него надо вспомнить в нужный момент.
В TikTok втрое больше контента, созданного ИИ, чем на YouTube
Порядка 59% видео в разделе рекомендаций TikTok созданы с помощью искусственного интеллекта, что примерно в три раза превышает аналогичный показатель на YouTube, показал отчёт компании Kapwing.
Sakana Fugu обогнала Opus 4.8 и GPT-5.5, не обучив ни одной большой модели
Японская лаборатория Sakana AI выпустила Fugu и Fugu Ultra — модели, которые не пытаются быть большими, а дирижируют чужими. За одним API скрывается пул сильных LLM, между которыми Fugu распределяет задачу, а затем собирает из их работы единый ответ. В опубликованных бенчмарках одна из двух версий Fugu обходит Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro и GPT-5.5 в десяти тестах из одиннадцати — при том что собственной фронтир-модели у Sakana AI попросту нет.
No-code автоматизация бизнес-процессов Битрикс24 с AI-агентами
На нашей платформе часть работы строится вокруг бизнес-процессов. Это сценарии, которые система выполняет автоматически по заданным правилам: согласование счетов, обновление статуса сделки, запрос на покупку оборудования.Обычно такие процессы состоят из набора шагов, условий и действий. В статье разберём, как AI-агенты могут автоматизировать создание таких бизнес-процессов, их настройку через граф нодов-узлов и некоторые технические подробности реализации.0. Почему нужен AI-агент, а не «ещё один чат»
Как тестировать 5 LLM-агентов одним набором тестов: capability-based подход
Один набор тестов проверяет всех агентов сразу — в этом суть capability-based подходаВ (https://habr.com/ru/articles/1049482/) я разбирала,
Дистанционное обучение в крупном бизнесе: как масштабировать знания без потери качества
Компания расширяется: наняли почти пять сотен сотрудников в нескольких городах, да еще и планируют запуск новых продуктов. Придется менять регламенты, создавать новые инструкции, проводить онбординг и обучение. Как синхронизировать процессы и ничего не упустить? Вопрос не праздный. Для бизнеса от скорости обучения зависит прибыль, а от качества – лояльность клиентов. Разберем, как все организовать быстро и без ошибок.
Система авто-оценки качества вебинаров на Claude Code за неделю
TL;DRМетодисты вручную пересматривали вебинары - не масштабируется. Собрал конвейер: видео → локальная расшифровка (whisper.cpp на Apple M4) → LLM-судья по рубрике с цитатами → SQLite → письмо и дашборд. Боевое ядро заработало примерно за неделю.Главное в LLM-судье - не промпт, а методика: рубрика как данные (YAML, который правят методисты), калибровка под живых экспертов и честность про пределы текста.Claude Code тут - быстрый дисциплинированный джун: ускоряет «как написать» в разы, но надежность, идемпотентность и гардрейлы надо прямо навязывать.
В экосистеме Rust появился штатный инженер по безопасности в области ИИ
Фонд Rust в рамках Инициативы по безопасности внедряет должность штатного инженера в области ИИ, специализирующегося на экосистеме.
