Pipeline Triad Pattern: конвейер AI-агентов вместо команды разработки
Pipeline Triad Pattern: конвейер AI-агентов вместо команды разработкиTL;DRPipeline Triad Pattern - это не один AI-агент, а конвейер троек: Создатель, Критик и Арбитр. Каждая тройка закрывает свой этап SDLC, человек включается только в 4 контрольных точках, а сам паттерн лучше всего работает на типовых enterprise-задачах с формализованными правилами. Это не замена CI/CD, а слой агентного делегирования поверх обычной автоматизации. Главные ограничения - галлюцинации, качество промптов, оргпроцессы и безопасность самого конвейера.Scope:
Глухой телефон для ИИ: мы замерили физику LLM-графов и поняли, почему добавление агентов всё ломает
Сейчас, в 2026 году, индустрия ИИ переживает бум мультиагентных систем. Все собирают свои «рои», фреймворки и crew-команды. Логика проста: если одна LLM умная, давайте свяжем десять, дадим им роли, и они свернут горы.Но на практике мы часто сталкиваемся с магией черного ящика. Иногда 10 агентов действительно решают сложную задачу. А иногда они скатываются в бесконечные галлюцинации, теряют изначальный контекст и выдают результат хуже, чем базовая модель соло. И индустрия решает эту проблему в стиле алхимиков: «просто добавьте еще агентов» или «дайте им больше токенов на общение».
Долой иерархию и роли: о том, как LLM-агенты самоорганизуются лучше, чем мы их проектируем (только на сильных моделях)
Хабр, привет! Меня зовут Вика Дочкина, я работаю в Сбере и пишу диссертацию на тему автономных AI-систем.Роли, отделы, департаменты, иерархии, должностные инструкции, процессы — всё это придумано для людей. Для нас: с одной специализацией (реже - несколькими), 8 часами продуктивности в день, невозможностью удержать в голове контекст всей организации и месяцами на смену профессии.У LLM-агента ни одного из этих ограничений нет. Он мгновенно меняет специализацию. Он видит полный контекст. Он не потребляет ресурсы, когда не работает. Зачем тогда переносить на него человеческую оргструктуру?
Я собрал «команду мечты» из AI-агентов, чтобы заменить продакт-менеджера и консультанта. И знаете что? Это работает
AI Продакт менеджер устраивается на работу
От мозга к мультиагентным системам: как устроены Foundation Agents нового поколения
Аналитический центр red_mad_robot разобрал объёмную научную статью «Advances and Challenges in Foundation Agents» от группы исследователей из передовых международных университетов и технологических компаний. Работа предлагает новый взгляд на текущее состояние и развитие «интеллектуальных агентов», которые могут адаптироваться к множеству задач и контекстов. Рассказываем, какие идеи лежат в основе Foundation Agents, с какими проблемами предстоит столкнуться, и что ждёт нас в будущем.
