Я дал AI-агенту канбан-борд, и он справился с проджект-менеджментом лучше моей команды
Или что происходит, когда AI-агенты сами ведут спринт-бордКанбан-бордДисклеймер: оригинал статьи написан автором для medium.com на английском языке. Для адаптации на русский язык использовалась помощь AI.
Vibe-design в 2026. LLM агент во Fuion360 шестеренками крутил
Выкатили mcp llm ассистента во fusion360. Я сразу попробовал сделать то, что проектировал уже 60 раз и пытался автоматизировать сам - лестницу(деревянную).оффтоп: Я 5 раз пытался собрать(разработать) свои скрипы для автоматизации проектирования, в том числе и MCP сервер для llm, по API fusion настолько скудный и не задокументированный что скрипты работают со скрипом в ограниченном режиме.Мой ТГ про AI и предпринимательствоЭтап 1 - ступени.Промт + фактуар:
Как A2A‑протокол обеспечивает оркестрацию ИИ‑агентов
Мир ИИ-разработки стремительно движется от парадигмы «один модельный вызов — один ответ» к системам, в которых множество специализированных агентов решают сложные задачи совместно. Представьте себе оркестр, где каждый музыкант — это отдельный ИИ-агент со своей специализацией: один анализирует данные, другой генерирует код, третий проверяет результаты. Такие мультиагентные системы позволяют декомпозировать задачу и ускорить ее выполнение за счет параллельной работы. Крупнейшие игроки — Google, Microsoft, IBM — уже делают ставку на эту парадигму как на фундамент приложений следующего поколения.
Что может пойти и обязательно пойдет не так при написании MCP-сервера
Привет! Миша Васильев на связи, разработчик в команде AI Битрикс24. Недавно я написал статью про MCP — протокол для стандартизации работы LLM с внешними инструментами. Там мы разобрали, как это всё устроено, какие возможности даёт и почему это круто.Но за год активной работы с MCP мы наступили на все возможные грабли. Некоторые из них очевидны только постфактум. Другие не описаны ни в какой документации. Третьи — следствие того, что MCP развивается настолько быстро, что устоявшихся практик ещё толком не существует.
От нуля к единице: MCP и много другого на пути к его пониманию
Сегодня ядром данной статьи будет MCP — как мост между бекендом‑оберткой с LLM и внешними источниками, но при этом я также затрону смежные темы, чтобы картина была полной и не требовалось дополнительно гуглить.Я постараюсь не давать устоявшиеся термины в контексте MCP, а также в процессе буду пояснять некоторые «базовые» термины, которые все как бы понимают — но нередко нет, чтобы мы все улавливали один и тот же контекст статьи.ВведениеMCP — это и спецификация (прим. нормативное описание
Как я за год переквалифицировался в ИИ-инженера: от DevOps до production-ready AI-агентов
КДПВ: Схема эволюции: DevOps → Python разработчик → AI Engineer с примерами проектов на каждом этапе. Альтернатива: скриншот дашборда с метриками AI-агентов в production.Год назад я был типичным DevOps-инженером: настраивал CI/CD, деплоил микросервисы, оптимизировал инфраструктуру. Сегодня я строю AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов, и мои клиенты экономят сотни часов в месяц.
Пример реализации агентного RAG’а
Надеюсь, все знают что такое RAG :) Для тех, кто не знает: это такая система, которая позволяет искать информацию и отвечать на вопросы по внутренней документации.Архитектура RAG может быть как очень простой, так и весьма замысловатой. В самом простом виде она состоит из следующих компонентов:Векторное хранилище — хранит документы в виде чанков - небольших фрагментов текста.Ретривер — механизм поиска. Получает на вход искомую строку и ищет в векторном хранилище похожие на нее чанки (по косинусному сходству).
5 задач, которые я научился автоматизировать AI-агентами (и почему вам не стоит повторять все мои ошибки)
Читатели Хабра знают меня по статьям о MCP Protocol и AI-агентах. Но мало кто знает, что к этой теме я пришёл через собственную боль — два года назад я чуть не угробил стартап, пытаясь автоматизировать всё подряд.История началась банально. Наш небольшой SaaS получал 30-40 заявок в день, и два менеджера физически не успевали их обрабатывать. Я, как технический директор и большой энтузиаст AI, решил: "Сейчас напишу бота, который всё сделает!"
Оценка качества genAI-фичей, ML для кибербеза, MCP-серверы и оптимизация LLM – о чем расскажут на зимней Conversations?
Как Positive Technologies строит агента для кибербеза? Как Lamoda Tech обучает модель подбирать образы? Как в Raft оптимизируют экономику проектов с помощью MCP-серверов? Об этом и многом другом поговорим 5 декабря на Conversations, конференции по генеративному AI. В программе – экспертиза от 2ГИС, Авиасейлс, ecom.tech, Т-Банк, Data Light, Just AI и других. Промокод 10% на билеты – CVS25mRbH. А ниже – спойлеры докладов!
