#AI_%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B

2025-10-09

[Перевод] Как работает Context Engineering в Claude и других агентах

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи об инженерии контекста — новом ключевом подходе в построении AI-агентов. Если раньше все говорили о prompt engineering, то теперь на первый план выходит умение управлять ограниченным ресурсом — контекстом. Компакция, заметки, подагенты, динамическая подгрузка данных — всё это формирует новое искусство работы с LLM.

habr.com/ru/articles/953440/

#context_engineering #prompt_engineering #AI_агенты #Claude_Anthropic #LLM #контекст #компакция #инструменты #память

2025-09-25

[Перевод] Почему я не верю в ИИ-агентов в 2025 году, несмотря на то, что сам их разрабатываю

Команда AI for Devs перевела статью, в которой автор делится прогнозами о будущем ИИ-агентов в 2025 году. Его выводы: несмотря на шумиху, «автономные агенты» столкнутся с экономическими и техническими барьерами. Почему текущий подход к архитектуре агентов не сработает и какие методы действительно приносят результат — читайте в статье.

habr.com/ru/articles/950072/

#AI_агенты #автономия #производственные_системы #экономика #надежность #интеграция #инженерия #ит_технологии #инструменты #ошибки

2025-09-24

[Перевод] Почему я не верю в ИИ-агентов в 2025 году, несмотря на то, что сам их разрабатываю

Команда AI for Devs перевела статью, в которой автор делится прогнозами о будущем ИИ-агентов в 2025 году. Его выводы: несмотря на шумиху, «автономные агенты» столкнутся с экономическими и техническими барьерами. Почему текущий подход к архитектуре агентов не сработает и какие методы действительно приносят результат — читайте в статье.

habr.com/ru/articles/950072/

#AI_агенты #автономия #производственные_системы #экономика #надежность #интеграция #инженерия #ит_технологии #инструменты #ошибки

2025-09-23

Облачные технологии в контексте агентских AI-систем

В настоящее время процветает разработка агентов — приложений на базе Generative AI, реализующих автономные рабочие процессы . Извлечение и анализ данных, управление детерминированными программами и так далее. Массу вещей можно автоматизировать с помощью LLM и вызова функций , отсюда и спрос на такие системы. Как и традиционное ПО, агенты обычно реализуют принцип разделения логики на специализированные узлы обработки конкретных задач , например, один парсит данные по определенной инструкции, другой их анализирует, третий формирует конечный результат. Необходимость применения такого подхода диктуется не только архитектурным принципом единой ответственности , который делает систему более предсказуемой, но и ограничениями самого ИИ . При попытке выполнить несколько задач вызовом одного промпта ограничивающим фактором является механизм внимания , который лучше справляется, если его не слишком перегружать вводными данными. А при использовании разных промптов для разных задач главное ограничение — в том, на сколько доменов модель успешно генерализуется без дообучения под каждый из них .

habr.com/ru/articles/949650/

#ai_агенты #generative_ai #llm #reasoning #reasoning_models #эмбеддинги

2025-08-07

Безопасность AI-агентов в Web3. Часть 3: Скажи мне что-нибудь, и я скажу, кто ты

AI‑агенты все чаще используются для принятия важных решений и даже управления активами на десятки миллионов долларов, встает вопрос возможности определения LLM модели по ее ответам — fingerprinting. Это нужно для анализа безопасности использования агента, о котором не известно технических деталей «черного ящика» и учета особенностей конкретных моделей, о чем мы писали в прошлых статьях ( часть 1 , часть 2 ). Также можно отслеживать изменения используемых моделей в конкретном AI‑агенте и вовремя распознать попытку подмены.

habr.com/ru/companies/pt/artic

#ai #fingerprinting #llm #ai_agent #ai_агенты #web3

2025-08-04

Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 1. Архитектура: графы, узлы и состояния

В первой части курса по созданию ИИ-агентов разбираем фундаментальные основы LangGraph: что такое графы состояний, как работают узлы и рёбра, зачем нужны условные переходы и циклы. Учимся строить архитектуру будущих AI-агентов без единой строчки ML-кода — только чистая логика и понятные примеры. От простого калькулятора возраста до сложных циклических процессов с визуализацией графов. Готовим фундамент для интеграции с нейросетями в следующих частях.

habr.com/ru/companies/amvera/a

#langgraph #langchain #ai_агенты #ииассистент #ии #ииагенты #искусственный_интеллект #python #Python_AI #state_graph

2025-07-28

Как меняется рынок и зачем нужны конференции по Ai

Привет, Хабр! Меня зовут Роман Поборчий, я член программного комитета AiConf Х, которая пройдет 26 сентября 2025 в Москве. Много лет занимался сбором и организацией разметки данных для машинного обучения — и с каждым годом убеждаюсь, что реальность всегда сложнее любых представлений о ней. Поэтому и конференции, на которых можно обсудить практические кейсы, современные подходы и новые вызовы особенно ценны для индустрии.

habr.com/ru/companies/oleg-bun

#конференция #ai #ии #ииассистенты #ai_агенты #качество_данных #data_quality #data_quality_management #геоданные #llmмодели

2025-07-23

[Перевод] AI-агенты в деле: 15 рабочих примеров для роста вашего бизнеса

AI-агенты радикально меняют подход технических команд к автоматизации, переходя от традиционных, основанных на правилах workflow к более динамичным, интеллектуальным системам, способным адаптироваться и принимать решения в реальном времени. В отличие от статической автоматизации, основанной на предопределенных триггерах и действиях, AI-агенты используют большие языковые модели (LLM) для обработки сложных данных, понимания контекста и реагирования на непредсказуемые сценарии. В этой статье мы рассмотрим 15 практических примеров AI-агентов, продемонстрируем, как они автоматизируют сложные задачи и оптимизируют рабочие процессы. Также мы объясним, как платформы вроде n8n упрощают разработку, кастомизацию и масштабирование AI-агентов для применения в реальных бизнес-кейсах. Поехали!

habr.com/ru/articles/930158/

#ai_agent #ai #ии #ииагенты #llm #ai_assistant #ai_агенты #openai

2025-07-11

[Перевод] Как масштабировать применение ИИ. Аналитика и рекомендации от McKinsey

80% компаний используют генеративный ИИ без реальной отдачи. Этот «парадокс Gen AI» разрешают ИИ-агенты: они автоматизируют сложные процессы, повышают оперативность и открывают новые источники дохода. Узнайте, как перейти от экспериментов к масштабируемому влиянию на бизнес.

habr.com/ru/articles/926656/

#ии #generative_ai #ai_агенты #бизнеспроцессы #цифровая_стратегия #управление #операционная_эффективность #mckinsey #масштабирование #автоматизация

2025-07-07

Краткое введение в ИИ-агентов

Я написал своего первого агента более двух лет назад. Это не какая-то новая технология, а просто подход к разработке программ с использованием LLM (GPT и аналоги). Для этого не нужны никакие фреймворки или познания в AI, достаточно быть программистом. Из этой статьи вам будет понятно как проектировать агентов и для каких задач они подходят, без воды и философии. Все базируется на двух способностях нейронных сетей: • LLM (не все) умеют возвращать JSON, их дополнительно тренируют для этого • Программисты (не все) умеют декомпозировать задачи

habr.com/ru/articles/925128/

#agentic_ai #ai #агенты_ии #ии_агенты #ai_агенты

2025-06-23

[Перевод] MCP и будущее AI: что стоит знать сегодня, чтобы не отстать завтра

С тех пор как OpenAI внедрила функцию function calling в 2023 году, я всё чаще задумываюсь о том, что потребуется, чтобы по-настоящему разблокировать экосистему агентов и инструментов. По мере того как базовые модели становятся всё более интеллектуальными, возможности агентов взаимодействовать с внешними инструментами, данными и API всё больше фрагментируются: разработчики вынуждены реализовывать агентов с индивидуальной бизнес-логикой под каждую отдельную систему, в которой агент работает или с которой интегрируется. Очевидно, что необходим единый стандартный интерфейс для исполнения, извлечения данных и вызова инструментов. API стали первым универсальным стандартом для Интернета — общим языком, с помощью которого взаимодействуют программные системы. Но у AI-моделей до сих пор нет эквивалента такого унифицированного протокола. Model Context Protocol (MCP), представленный в ноябре 2024 года, привлек большое внимание в сообществе разработчиков и AI-энтузиастов как потенциальное решение этой проблемы. В этой статье мы разберем, что такое MCP, как он меняет способ взаимодействия AI с инструментами, что уже создают разработчики на его основе и какие задачи еще предстоит решить. Поехали.

habr.com/ru/articles/920972/

#mcp #mcpserver #model_context_protocol #ai #ии #llm #lsp #language_server_protocol #ai_агенты #ииагенты

2025-05-05

[Перевод] Что покажет бенчмарк? Оценка мультиагентных систем в действии

Изучим бенчмарк для мультиагентных систем, его методологии и применение в оценке производительности агентов в сложных средах.

habr.com/ru/articles/904904/

#ai_agent #ai_агенты #ии_агенты #ииагенты #ии #ai #benchmarking #бенчмаркинг

2025-05-01

[Перевод] Инструменты, задачи, рассуждения: как понять, на что способен твой LLM-агент

LLM-агенты — отстой. Я провёл последнюю неделю, разрабатывая LLM-агента с возможностью веб-краулинга, используя популярный Python-фреймворк, чтобы собирать информацию о потенциальных лидах из интернета. Результат оказался полным разочарованием. Агент оказался медленным, нестабильным и с огромным числом багов (звучит знакомо? Передадим привет OpenAI!). Он постоянно делал ненужные вызовы функций, а иногда намертво застревал в бесконечных петлях "рассуждений", которые не имели никакого смысла. В итоге я на это забил и заменил его простым web-scraping скриптом, на написание кода которого у меня ушло 30 минут.

habr.com/ru/articles/904880/

#ai_agent #ai_агенты #ииагенты #llmагент #llm #rag #ai #ии #deepeval

2025-04-28

[Перевод] Хочешь умного агента? Научись оценивать его правильно

В середине 2024 года AI-агенты стали главной темой обсуждений в технологическом сообществе — с помощью них теперь выполняют множество задач от заказа ингредиентов для ужина до бронирования билетов и записи на прием к врачу. Затем появились вертикальные AI-агенты — узкоспециализированные системы, о которых заговорили как о потенциальной замене привычных SaaS-решений. Но по мере роста влияния агентов увеличиваются и риски, связанные с их преждевременным внедрением. Недостаточно протестированный AI-агент может стать источником множества проблем: от неточных предсказаний и скрытых байасов до плохой адаптивности и уязвимостей в безопасности. Такие ошибки дезориентируют пользователей и подрывают доверие к системе, нарушая принципы fairness и транспарентности. Если вы разрабатываете AI-агента, наличие чёткой стратегии безопасного деплоймента критически важно. В этой статье мы рассмотрим, почему тщательная валидация необходима, разберём пошаговые подходы к тестированию и методы проведения комплексной оценки AI-агентов для обеспечения их надёжного развертывания.

habr.com/ru/articles/902608/

#ai_agent #ai_agents #ai_агенты #ии_агент #ai #ии #llm #eval

2025-04-24

[Перевод] Как тестировать AI-агентов, чтобы не было больно

AI-агенты трансформируют индустрии — от чат-ботов в службе поддержки до продвинутых ассистентов для программирования. Однако, чтобы они действительно были эффективными и заслуживающими доверия, необходимо их тщательное тестирование. Строгая процедура тестирования и оценки позволяет оценить производительность агента, адаптивность к новым сценариям и соответствие требованиям безопасности. В этой статье изложены структурированные шаги для тестирования и оценки AI-агентов с точки зрения надежности, устойчивости к сбоям и общего воздействия.

habr.com/ru/articles/902598/

#ai_agent #ai_agents #ииагенты #ai_агенты #ai #ии #llm

2025-04-21

[Перевод] Оцени, прежде чем доверять: как сделать AI-агента полезным

Часто недооцененным аспектом разработки AI-агентов остаётся этап оценки. Хотя создать proof of concept относительно просто, поиск оптимальной конфигурации для балансировки стоимости, скорости, релевантности и других параметров требует значительных временных затрат. Инструменты и фреймворки для оценки являются ключевыми элементами этой стадии оптимизации.

habr.com/ru/articles/902594/

#ai_agent #ai_агенты #ai #ии #llm #rag #eval #genai

2025-04-10

12 событий апреля, которые нельзя пропустить

Мы собрали для вас серию открытых уроков, которые пройдут в апреле и помогут не просто разобраться в сложных темах, а применить знания на практике. Будущее AI агентов на основе LLM, Prometheus для мониторинга, как избежать хаоса в IT-проектах и как обучить модель понимать языки — на эти и не только темы поговорим с экспертами в IT. Рассмотрим реальные кейсы, обсудим опыт и получим понимание того, как внедрять эти технологии в проекты.

habr.com/ru/companies/otus/art

#AI_агенты #Scrum #seq2seq #автоматизация_тестирования #Docker #Apache_Kafka #Смартконтракты #data_science #prometheus

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst