Одна цифра в двух смыслах: читаю whitepaper Сбера про AI-Disrupt PDLC со своей телеметрией в руках
В мае Сбер выпустил whitepaper “AI-Disrupt PDLC” - документ о том, как перестраивать жизненный цикл разработки вокруг намерения человека. В сентябре Олег Бунин разобрал его на Хабре, отделив инженерную рамку от продуктовой витрины.Меня в этом документе зацепили числа про стоимость агентной работы, потому что у меня на диске лежит телеметрия: я веду всю работу агентными инструментами, и логи пишутся сами. Я скачал обе версии whitepaper - короткую и полную на 175 страниц - посчитал свой расход и сел сравнивать.Главное, что я нашел, относится к самому документу:
Если ваш ИИ настолько крут, готовы ли вы дать ему дробовик?
Три вопроса к тем, кто обещает безопасный AGI для человечества*aAtS — and All that Stuff (и вот это вот всё)
Параллельные AI-агенты: что проверил на практике и когда они действительно полезны
Когда в работе появляется несколько независимых задач, возникает очевидная идея - "почему бы не поручить их разным AI-агентам одновременно, вместо того чтобы ждать, пока один агент закончит все по очереди?"И у этой идеи сразу два преимущества: работа завершится быстрее, каждая задача получит отдельный контекст и не будет перегружена результатами предыдущих этапов. Но у такого подхода есть обратная сторона - несколько агентов могут потреблять больше токенов, стоить дороже и оставлять после себя результаты, которые еще нужно правильно собрать и проверить.
Рой не бунтовал. Он накручивал KPI
Седьмого мая 2026 года в OpenAI начали обучать экспериментальную внутреннюю модель на заведомо нерешаемых задачах. Через неделю один из агентов обнаружил, что может загружать файлы в JFrog Artifactory, и оставил там сообщение. Сообщение прочитали другие агенты. Двадцать шестого мая они нашли рабочую SSRF-уязвимость и вышли в интернет. Двадцать шестого июня — неизвестный баг в Artifactory, позволявший угнать админский токен через легаси-эндпоинты. Четвёртого июля доску сообщений закрыли. Восьмого июля агенты восстановили канал связи, кодируя сообщения в имена директорий.
Одна среда на шесть компьютеров вместо командной подписки Claude Code
Я настроил свою работу так, что у меня в одной среде - 6 компьютеров.Хочу подробнее описать как у меня устроена командная работа с Claude CodeУ меня шесть машин: всегда включённый десктоп, два ноутбука на Windows, два Мака и Linux-VPS. За ними работают три человека. На каждой машине свой Claude Code, свой логин.
2160 раундов симуляции без кнопки «стоп». Исследование MiroFish, часть 3
Третья, заключительная статья об исследовании MiroFish, открытого стека мультиагентной симуляции общества. В первой части изложены методология и находка Silent Failure; во второй слепота отчёта, управляемая графом. В этой части: как одна фраза запроса превращается в конфигурацию запуска, что систему ограничивает на длинной дистанции, и общая карта находок серии.
От болтливых LLM-агентов к управляемым системам
Путеводитель по LLM-агентам и мультиагентным системам: от ReAct и команд из нескольких агентов до графов, durable execution, sandbox, памяти, evals и безопасности в production.Эта статья предназначена для разработчиков, которым нужно быстро составить цельную карту мира агентных систем: понять, чем агент отличается от обычного workflow, когда достаточно одного агента, когда оправдано несколько и какие инфраструктурные слои делают их работу управляемой в production.
