mcp.
Агентные фреймворки: обещали революцию, что осталось в 2026
Два года назад все хотели агента, который «сам пишет код, сам его тестирует и сам деплоит в прод». Сейчас 2026 год. Давайте честно поговорим о том, что из этого взлетело, а что тихо умерло в корпоративных slack-каналах под сообщениями «окей, пока притормозим с агентами».Что нам обещали (и чего мы хотели)Обещание было простым и красивым: дайте LLM инструменты и цель — она сама разберётся. Никаких скриптов, никаких хардкоженых цепочек. Агент думает, планирует, и действует.Фреймворки росли как грибы:LangChain — первый мейнстримный, стал символом эпохи и предметом мемов одновременноAutoGen
Анатомия Claude Code. Первичный анализ и наполнение контекста
Каждый, кто программирует с агентами (Claude Code, Codex и т.д.), знает: перед тем как приступить к задаче, агент исследует проект. Это кажется логичным, естественным и закономерным, ведь люди делают так же. Обычно говорят: «агент наполняет контекст».Для агента такой контекст должен содержать не только полезные сведения, но и не включать лишних, которые могут оказать влияние на конечный результат. Но добиться этого не так-то просто, поскольку:задача определена в общем виде (кто знает, что имел в виду автор)пути исследования не детерминированы (в общем виде не используется специфика фреймворка)
Project Manager 2026: как AI-инструменты меняют профессию
Максим Асроров, проектный менеджер, 10+ лет в IT (Яндекс, Райффайзенбанк, Сбер)Где заканчивается классический PM и начинается работа с AI-системами, данными, рисками, агентами и автоматизацией. И нужен ли PM сегодня вообще?
MCP в системе управления проектами: как поручить ИИ работу с корпоративными данными
Привет, Хабр!Меня зовут Василий, я директор SaaS-направления в Аспро — мы разрабатываем систему управления проектами Аспро.Cloud. В этой статье расскажу, зачем мы интегрировали MCP в собственный продукт, как определяли сценарии для внедрения и что из этого получилось.
MCP-агрегатор: объединяем инструменты для LLM в один сервер
При работе с локальными LLM через Claude Desktop, Kilo Code, Cursor или другие MCP-клиенты часто возникает одна и та же ситуация: Нужен filesystem для работы с файлами,web-search для поиска в интернете,memory для хранения контекста между сессиями, sequential-thinking для сложных рассуждений. И ещё десяток серверов…
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.
AI-пентестер: охотник или добыча
К весне 2026 года картинка стала почти ритуальной. XBOW занял первое место на HackerOne, обогнав тысячи живых багхантеров, и в марте закрыл Series C на сто двадцать миллионов долларов с интеграцией в Microsoft Security Copilot. Anthropic Mythos Preview в системной карте отчитывается о тысячах найденных zero-day в основных операционках и браузерах. Все мерят возможности в атаках: ASR на CVE-Bench, скорость, место в лидерборде, выручка за квартал и то как он помогает защищать большие организации.Никто почти не задаёт встречный вопрос. Простой. А насколько защищён сам пентестер?
