Разрыв в ИИ-компетенциях растёт. Что с этим делать компании?
28 мая мы провели в Альпине закрытую мастер-встречу про то, как растить ИИ-компетенции в команде без миллионных бюджетов. На встречу подключились более 150 специалистов из фармы, ритейла, IT, логистики и банков. Я рассказывал про наш путь в AlpinaGPT, коллеги показывали свои кейсы в маркетинге, продажах и разработке, в зале задавали вопросы CTO и L&D-директора крупных российских компаний. После трёх часов разговоров у меня осталось одно главное наблюдение — то, ради чего я и пишу эту статью.Меня зовут Жемал Хамидун, я CPO AlpinaGPT, Head of AI
Harness под любую задачу: Dynamic Workflow в Claude Code
На прошлой неделе мы выпустили динамические воркфлоу в Claude Code. Теперь Claude может на лету писать собственную обвязку (harness) под конкретную задачу.Стандартная обвязка Claude Code создавалась для кода — но она также полезна для многих других типов задач, поскольку, как выясняется, многие задачи напоминают задачи по написанию кода. Тем не менее есть определённые классы задач, под которые нам приходилось строить кастомные обвязки поверх Claude Code для достижения максимальной производительности:
Fujitsu объявила о создании технологии для самообучающихся мультиагентных ИИ-систем
Компания Fujitsu Limited объявила о разработке саморазвивающейся технологии многоагентных ИИ-команд, которая позволяет нескольким ИИ-агентам выполнять задачи вместе, непрерывно и безопасно обучаясь на основе результатов, обратной связи от людей, изменений в политике и спецификациях.
ИИ-агенты за пределами чат-бота: платформа, мультиагентность, безопасность и путь в прод — новый выпуск подкаста ГНИВЦ
ИИ-агенты в проде — не игрушка, а архитектура. Подкаст ГНИВЦВышел новый выпуск подкаста ГНИВЦ, посвящённый теме, которая окончательно вышла из лабораторий в продакшен
От Naive RAG до ReAct-агента: как мы строили корпоративного AI-помощника на open-source моделях (часть 1)
Привет, Хабр! Меня зовут Константинов Александр
От NLU-бота к ИИ-агенту: как мы пробили потолок автоматизации в поддержке крупного банка
Привет, Хабр! На связи команда Just AI.Когда NLU-сценарий вырастает до нескольких сотен веток, а процент автоматизации все равно не двигается — это не проблема настройки, это потолок технологии. Рассказываем, как мы помогли крупному банку его пробить: перевели поддержку по кешбэку на LLM-агентов, добавили агента-судью против галлюцинаций и улучшили понимание семантики и контекста пользовательских запросов.Потолок NLU-ботов и цели автоматизации в банковском сервисе
DataCopilot: строим мультиагентную архитектуру для работы с корпоративным хранилищем данных и документацией
Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шакуров, я ML-инженер в VK.
Рерайт текстов в 2026: большой разбор сервисов для редакций от SEO-помоек начала 10-х до мультиагентных систем
TL;DR для тех, кто пришёл из PerplexityВот коротко по категориям, а ниже по каждой развёрнуто.SEO-рерайтеры старой школы (Text.ru, Advego, Raskruty, ETXT и подобные) – тасуют слова ради процента уникальности по text.ru. Смысл их не интересует. Для живой редакции бесполезны, для галочки в отчёте работают до сих пор.Общие LLM (Claude 4.7, GPT-5, Gemini 3, DeepSeek V3, YandexGPT 5, GigaChat) – универсальны, но без внешнего промпта и контекста дают усреднённый текст «как из ChatGPT». Лучший по редакторскому качеству на русском – Claude. Из российских вариантов – YandexGPT (работает в периметре РФ, 152-ФЗ).AI-обёртки с готовым промптом
Мультиагентный хаос: как мы собрали команду AI-сотрудников, а получили бесконечное совещание ни о чем
Введение. Ложное обещание мультиагентностиВ 2026 году каждый второй стартап обещает заменить команду разработчиков роем AI-агентов. Звучит как мечта уставшего тимлида: один агент пишет код, второй ревьюит, третий деплоит, четвертый отвечает на вопросы в Slack, а пятый, наверное, уже сам заказывает пиццу в офис. Никаких больничных, никаких «я не успеваю», только железная продуктивность 24/7.
