Как Codemode меняет работу ИИ‑агентов с инструментами — и что не так с MCP
Больше года назад я писал материалы, в которых советовал не загружать пользовательские инструменты (в том числе MCP‑серверы) в контекст модели, а по возможности обходиться скриптами. Теперь, с выходом Pi 1.0, мы добавили поддержку MCP через Codemode.С одной стороны, к этому всё давно шло, а с другой — для кого‑то такое решение могло оказаться неожиданным. Поэтому я хочу поделиться свежими мыслями о том, что всё это значит.Что такое инструментыКогда обвязка агента, например Pi, предоставляет LLM инструменты
AI-агенты принесли 400 тысяч рублей за два месяца. Показываю расходы и окупаемость
В предыдущей статье я рассказал о системе AI-агентов, которая выполняет коммерческую разработку, и объяснил, почему считаю ее архитектуру неудачной. Судя по комментариям, не меньше технической реализации читателей заинтересовала экономика: сколько стоила разработка платформы, какие расходы на эксплуатацию, как учитывалось время сотрудников и откуда вообще взялись заявленные 350 тысяч рублей.
Почему я перестал использовать редакторы кода на основе ИИ — 2026 (взгляд на апрель 2025)
В начале апреля 2025 года я выложил на Хабре перевод заметки Лучано Ноойена «Почему я перестал использовать редакторы кода на основе ИИ» (оригинал от 1 апреля 2025 года). Перевод я тогда публиковал между ревью: пока агенты писали код для пары проектов, раз в несколько минут проверял диффы и давал уточняющие задания.В том же посте я писал про наши долгие прогулки на Самуи с другом, очень крутым кодером, на которого я равняюсь — 0xhyperdust
Сутки без человека: как мы в ГНИВЦ выстраиваем управляемую агентскую разработку
Управляемая агентская разработка AI Bootcamp ГНИВЦНедавно в ГНИВЦ прошёл внутренний AI Bootcamp, где команды тестировали ИИ-инструменты на реальных проектах. Одна из тем – как перейти от точечного использования LLM к управляемой агентской разработке.
600 миллиардов токенов спустя: как мы управляли ИИ-агентами при декомпиляции шутера
Последние три месяца мы с ребятами из сообщества декомпилировали популярный шутер от первого лица. Точнее, декомпилировали ИИ-агенты, а мы ими управляли. Нам нужно было не просто доказать, что это в принципе возможно, а получить точную, стабильную и полнофункциональную реконструкцию игры на C++.
«ИИ заменит всех?» Почему мы всё ещё управляем разработкой вручную?
Многие полагают, что с внедрением ИИ агентов, бизнес получает в свое распоряжение «волшубную палочку», способную дешево выполнять любые поставленные задачи «под ключ». К сожалению, наша реальность все еще далека от этой прекрасной мечты. Архитектура, отладка, интеграция, безопасность, эксплуатация, понимание предметной области и способность определить, что вообще надо сделать, никуда не делись.
От одного агента к AI-холдингу: масштабирование автономных AI-систем
ИИ ускоряет выполнение отдельных задач, но управление растущим числом процессов и проектов остаётся на человеке. На примере своих экспериментов покажу путь от одного агента к AI-организации и объясню, зачем над несколькими направлениями может понадобиться AI-холдинг.Я пришёл к другому способу описывать такие системы постепенно, через четыре собственных эксперимента. Каждый следующий шаг отвечал на конкретное ограничение предыдущего:агент для оценки задач (покер планирования) учитывал не весь нужный контекст, поэтому я разделил работу на этапы;
Сколько инструментов показывать языковой модели: гипотеза, которую перечеркнул замер
У нашего ИИ-оркестратора более девяноста инструментов: работа с таблицами, документами, почтой, задачами, веб-страницами, презентациями и т.д.При обработке запросов модель на каждом шаге выбирает, какой из них вызвать. Вопрос, который периодически всплывает: сколько из них ей показывать за раз — все или только те, что подходят к запросу?Наш оркестратор умеет работать как с большими облачными моделями, так и с маленькими, которые помещаются на бытовой видеокарте. Минимальный рабочий вариант: RTX 3090 24Gb + Qwen3.6 27B.
Что такое ИИ-оркестраторы и зачем они вам
Представьте себе систему, которая позволят собрать разных ИИ-агентов в команду и дать им задачу, над которой они будут работать вместе. Каждый агент будет делать то, в чем лучше всего разбирается. Это называется ИИ-оркестрацией.Сегодня мы поговорим о том, что такое ИИ-оркестратор. и чем он реально полезен.Ответим на главные вопросы:Чем оркестратор отличается от обычного агента?Как устроены мультиагентные системы?Где оркестраторы работают хорошо — и где не очень?С древности люди пришли к разделению труда
