AI-агенты в работе службы ИБ: 18 аудитов, миллионы логов и честный счёт «AI против ручного анализа»
Разбираем на реальных кейсах, что AI-агент уже умеет делать в сетевой безопасности – аудит правил межсетевого экрана, разбор логов IPS и DNS, ред-тиминг – где он экономит часы работы, а где остаётся источником риска. И почему ограничивать нужно не сам AI, а данные, права и действия агента.Матч, который уже идёт
ИИ в химии: история участия в хакатоне и рефлексия после
Всем привет! Меня зовут Константин Ушенин, я — ведущий научный сотрудник в AIRI, занимаюсь приложениями искусственного интеллекта в химии и фармакологии. В конце марта 2026 года мы с коллегами выиграли суточный хакатон от Сбера, ИТМО и СПБ ГБУ Молодёжного пространства «ПРОСТО» по созданию ИИ‑ассистента для планирования синтеза в лаборатории органической химии. Мероприятие прошло три месяца назад, однако мы завершили рефлексию результата только сейчас и решили сделать полный разбор.
От Naive RAG до ReAct-агента: как мы строили корпоративного AI-помощника на open-source моделях (часть 2)
Привет, Хабр! Меня зовут Саша, я — старший AI-инженер в Лаборатории искусственного интеллекта «Честного знака». Наша команда развивает «Честного помощника» — мультиагентную LLM-систему для обработки документов, поиска информации по Confluence, Jira, GitLab и генерации текстов. Главная цель команды — повышать эффективность и качество работы сотрудников за счёт расширения числа специализированных агентов в нашей мультиагентной системе.
Пещера Аладдина для безопасника: 754 навыка для AI-агента и что будет, если использовать их для своего NGFW
Разбираемся с открытой библиотекой Agent Skills для кибербезопасности на 754 навыка, показываем, как она устроена, и проводим живой эксперимент: даём агенту Hermes два навыка и просим разобрать реальный IPS-лог и провести аудит правил файрвола – сначала на бесплатной модели Owl Alpha (из-за того что подобную модель при желании можно использовать локально), затем на платной Opus 4.8 (Cloude Security). Сравниваем, где проходит граница между «бесплатно» и «дорого, но качественно».Откуда взялась «пещера»В одну ночь у нас на столе оказались четыре вещи: открытый репозиторий
Как нам в Домклик LLM рефакторинг делала
Привет! Меня зовут Сергей, я Android-разработчик команды Новостроек в Домклик. Довольно давно наблюдаю за «сценой» ИИ в разработке, надо вовремя сменить профессию на электрика, эксперта в электрификации ИИ ЦОДов.Я постоянно вижу, как кто‑то навайбкодил новый (хорошо забытый) SaaS, или автоматизировал разработку новых фич, а может быть даже вообще заменил всю команду разработчиков в своём стартапе несколькими агентами. С другой стороны, так же часто я вижу и посты «Что делать — агент снёс мою продовую БД?!» и «Ищу опытного разработчика, сам я уже не в силах дорабатывать вайбкод».
Разобрал фишинг MAX, собрал в нём своего AI-секретаря. Гайд: Claw Bot + MCP
==== Месяц назад мне в личку прислали clk1.me/rD7P5E. Якобы видео с моим участием. Открыл в sandbox, начал ковырять. Под коротким редиректом оказалась инфраструктура из 179 доменов: фишинг-кит с собственной admin-panel, MITM-прокси к настоящему API мессенджера MAX. Разбирался дольше, чем планировал. Опкоды, формат фрейма, флаги push-подписки, антибот-эвристики. Внутреннее устройство мессенджера свалилось мне в голову как побочный эффект.
От Naive RAG до ReAct-агента: как мы строили корпоративного AI-помощника на open-source моделях (часть 1)
Привет, Хабр! Меня зовут Константинов Александр
Pollux: LLM-as-a-judge для русского
Прошло несколько лет с тех пор, как нейросетевые модели стали применимы в генерации текста. Сегодня языковые модели уверенно решают задачи написания кода, поддержки диалогов и планирования маршрутов. Тем не менее, до сих пор не сложилось универсального подхода для валидации LLM перед их внедрением в цифровые продукты.
