Ваша личная ИИ-корпорация: Paperclip сам нанимает ИИ-агентов, распределяет задачи, соблюдает дедлайны и бюджет
Компания одного человека в 2026 году больше не означает, что вы делаете всё сами. Теперь это значит, что вы руководите целым штатом ИИ-агентов и сосредоточены на стратегии. Вышедший на пике этого тренда фреймворк Paperclip делает эту модель массовой. Он забирает у соло-основателей хаос из десятков разрозненных скриптов и внедряет для нейросетей то, к чему привыкли люди: жесткую организационную структуру, трекер задач, систему бюджетирования и корпоративное управление.
8 уровней агентной инженерии
Способности AI в написании кода растут быстрее, чем наше умение этими способностями пользоваться. Поэтому рост баллов на SWE-bench не коррелирует с метриками продуктивности, которые волнуют инженерных руководителей. Когда команда Anthropic выкатывает продукт вроде Cowork за 10 дней, а другая команда не может довести до ума сломанный POC на тех же моделях, разница в одном: первые закрыли разрыв между возможностями моделей и практикой, вторые — нет.
Как ИИ меняет отношения к документам в работе
Помните момент, когда вы впервые попробовали ChatGPT или GitHub Copilot? У меня это было похоже на взрыв: привычные процессы рухнули, а на их месте начала формироваться новая реальность.У меня был похожий опыт. Ещё в 2022‑м (как только был выход из бета‑тестирования и запуск по подписке), поставив эксперимент с GitHub Copilot среди сотрудников, я увидел, как меняется скорость разработки и как опытным разработчикам помогает а джунов ставит только в тупик. Но главное открытие ждало впереди: ИИ не просто ускоряет работу — он заставляет переосмыслить сам подход к хранению и обработке информации.
Почему многоагентные системы ломаются (и почему это нормально)
Есть ощущение, что мы сейчас живём в странный период: LLM-агенты уже умеют “делать работу”, но ещё не умеют быть предсказуемыми.На демке всё выглядит идеально: — один агент пишет код, — второй — тесты, — третий — делает ревью, — четвёртый — собирает артефакты и отчёт, — пятый — “оператор”, который всё это оркестрирует.Первые пару запусков ты сидишь и думаешь: “Ну всё. Завтра индустрия будет другой”. На третьем запуске агент уверенно сообщает: “Я исправил проблему”, и одновременно:аккуратно удаляет половину нужных миграций,“чуть-чуть” меняет контракт API,
MCP Tool Registry: автоматизированное создание систем RAG
Всем привет! Меня зовут Максим Максимов, я — NLP-инженер в AI R&D лаборатории в red_mad_robot. Мы работаем с прикладными AI-системами, проводим эксперименты и проверяем архитектурные подходы в реальных сценариях.
Изоляция контекста через субагенты: архитектурный паттерн для долгосрочной работы с Claude Code
Как превратить Claude Code из мощного ассистента в профессиональную платформу оркестрации с 33+ специализированными агентамиКонтекст: кто пишет и почему это важноИгорь Масленников. В IT с 2013 года. Много лет управлял классической IT-компанией DNA IT. Последние два года активно развиваю подразделение AI Dev Team — и вижу интересную тенденцию: всё больше клиентов выбирают именно это подразделение. Не потому что модно, а потому что быстрее (1-2 недели вместо 2-3 месяцев), дешевле (минус 80% от стоимости), и, как ни странно, качественнее благодаря автоматическим проверкам.
Мульти-модельная оркестрация LLM: архитектура маршрутизации, которая снизила затраты в 117 раз
Как мы провели 12,000+ API-вызовов к 11 моделям, открыли правило 60-70, и построили систему маршрутизации с ROI 4,853xКонтекст: кто пишет и о чём эта статьяИгорь Масленников. В IT с 2013 года. Последние два года развиваю AI Dev Team в DNA IT — подразделение, которое работает на мульти-модельной архитектуре. Это техническая статья о том, как мы построили систему оркестрации LLM-моделей для платформы генерации образовательных курсов.Статья для тех, кто:Строит AI-продукты и упирается в стоимость APIДумает о мульти-модельной архитектуре, но не знает, с чего начать
LLM Judge для валидации образовательного контента: архитектура кросс-модельной оценки с бюджетом $0.014 за курс
Как мы решили проблему "стохастической дивергенции" при генерации уроков и снизили затраты на валидацию в 17,000 раз по сравнению с ручной проверкойКонтекст: кто пишет и о чем эта статьяИгорь Масленников. В IT с 2013 года. Последние два года развиваю AI Dev Team в DNA IT — подразделение, которое работает на мульти-модельной архитектуре. Мы генерируем образовательные курсы для клиентов с бюджетом
MAESTRO — новый фреймворк для построения мультиагентных систем и цифровых ассистентов на основе LLM
Привет, Хабр! За последний год стало ясно, что использование нескольких LLM в агентном режиме приносит существенно больше пользы, чем простая сумма их компьюта по отдельности. Гибкость, распределение ролей и активное взаимодействие моделей позволяет достичь значительных успехов в самых различных задачах, включая создание полезных цифровых ассистентов.
CamundaCon New York 2025 (часть 4)
Часть 1 читайте здесь, часть 2 — здесь, часть 3 — здесь.От переводчика:
