You don’t need OpenClaw—write your own
Hello, Habr! My name is Nikita Pastukhov—author of FastStream, Principal Engineer, and maintainer of AG2 (a framework for agent development). I’ve been in development for 8 years, and for the last year, I’ve been up to my ears in agents.And I want to prove to you that writing your own agent is no more difficult than writing a CRUD application.Why does this even need to be proven? Because there’s a noticeable gap between what’s happening with AI in the world and what’s happening in the average Russian company:The WorldRussiaEvery company has a subscription to OpenAI / Claude / CopilotDANGEROUS, we host our own modelsA billion startups making AI productsUnclear
Квантование ломает вызов инструментов не так, как показывает BFCL: проверил на MCP-серверах
Есть простая практическая задача, из-за которой я вообще все это затеял. Вы берете маленькую модель, квантуете ее, чтобы она влезла в ноутбучную видеокарту, и хотите заранее понимать, насколько просядет ее способность вызывать инструменты. Обычно для этого смотрят на BFCL или ToolACE: там все измерено, есть таблицы, есть готовые цифры деградации по уровням квантования. И кажется логичным, что этими цифрами можно пользоваться.
Токенная диета для ИИ-агентов: Caveman, Ponytail и Headroom
У агентных помощников есть неприятная привычка: они быстро раздувают работу.Сначала длинный ответ там, где хватило бы одной команды. Потом новый слой кода вокруг задачи на пять строк. Потом в контекст улетает полный лог, JSON на сотни элементов и кусок истории, который уже никто руками не читает.Каждая отдельная вещь выглядит терпимо. В длинной сессии это превращается в счет у провайдера, раннее сжатие истории, забитое окно контекста и потерянные детали. Агент вроде продолжает работать, но внезапно забывает ограничение, на котором держалась задача.
Plumix: как я переписываю Flutter на C# — вместе с ИИ
Привет! Меня зовут Егор, я мобильный разработчик. Пару лет назад я уже писал на Хабре о своём переходе с Xamarin Native на Flutter — и с тех пор моя любовь к декларативному UI только окрепла. Но за это время накопилась и заноза: Flutter великолепен на мобилке и ощутимо буксует на десктопе, а Avalonia — ровно наоборот.Так родился Plumix — фреймворк с открытым исходным кодом, который переносит архитектуру Flutter (Widget → Element → RenderObject
Галлюцинации недели: Claude Sonnet 5, Nano Banana 2 Lite и возвращение блудного Fable
мы?Anthropic продаёт фарме лопаты и сама берётся копать: Claude Science для учёных плюс собственные лекарства от забытых болезней. А в топ-5 OpenRouter два месяца тихо держалась LongCat 2.0 под именем Owl Alpha, и за ней, оказывается, стоит доставщик еды, обучивший её на китайских чипах в обход Nvidia.Anthropic выпустила
Как я построил систему, внутри которой AI пишет код [Сгенерировано]
Последние полгода я почти не пишу код руками. И, пожалуй, это лучшее изменение в моём процессе разработки за последние годы.Нет, я не перестал быть разработчиком. Просто моя работа изменилась. Раньше большую часть времени я писал код сам. Теперь я проектирую инженерную систему, внутри которой этот код пишет AI. Моя задача — не объяснить модели, что нужно сделать, а создать среду, в которой она физически не сможет принять неправильное решение.В этой статье я покажу, как устроена моя система разработки и почему именно такой подход позволяет использовать AI в реальных проектах без потери качества.Вы узнаете:
Gramps + Claude: self‑hosted генеалогия с ИИ‑помощником
Как я организовал своё генеалогическое исследование с ИИ‑помощником и контролем над данными. Проект: gramps‑web‑mcp‑rsВремя self‑hosted решенийЕсли вы только начинаете строить генеалогическое дерево, то, скорее всего, после записей на листочках пойдете в один из крупных сервисов: MyHeritage, Ancestry, FamilySearch, Geni. И это вправду удобно: не надо ничего ставить и настраивать, приятный веб‑интерфейс, автоматический поиск совпадений, подсказки, можно поделиться результатом по ссылке.
GigaChat 3.5 — меньше, быстрее, сильнее
Салют, Хабр!Сегодня мы выкладываем в open source GigaChat 3.5 Ultra — нашу новую 432B-модель. В этом релизе мы впервые для нашей линейки масштабировали собственную гибридную архитектуру на сотни миллиардов параметров, ускорили инференс и усилили модель в коде, агентных сценариях и сложных областях.GigaChat 3.5 Ultra компактнее прошлого флагмана: 432 млрд параметров вместо 700 млрд у GigaChat 3.1 Ultra. Но это не компромисс «меньше, зато дешевле»: за счёт новых данных, обновлённого рецепта обучения и архитектурных изменений модель стала сильнее, а также эффективнее по памяти и скорости генерации.Интересно? Добро пожаловать под кат.
