AI-агенты
AI-агенты — это системы на базе языковых моделей, которые не просто отвечают, а сами планируют шаги, вызывают инструменты и доводят задачу до результата: пишут код, ищут в вебе, бронируют, анализируют. 2026-й стал годом агентов — от кодинг-агентов до автономных исследователей. Здесь собраны все наши материалы про агентный ИИ: запуски, протоколы (MCP, A2A), надёжность и реальные кейсы.
AWS показала, как data mesh становится фундаментом для агентного AI в продакшне
AWS опубликовала техническое руководство по построению управляемой serverless data mesh — безопасного фундамента для агентных AI-систем в ко
Google DeepMind опубликовала дорожную карту защиты от собственных ИИ-агентов
Google DeepMind формализовала подход к контролю над ИИ-агентами внутри компании и опубликовала дорожную карту — пошаговый план для всей инду
ServiceNow: AI-агент сливает корпоративные тайны через цепочку поисковых запросов
Токены ИИ взвинчивают корпоративные облачные счета — ZDNet фиксирует тренд
Дорожная карта оценки AI-агентов: метрики, бенчмарки и практические методы
Как создать браузерного AI-агента на Python — пошаговый гайд Machine Learning Mastery
GitLab 19.1: AI-воркфлоу запускаются автоматически по событиям без участия человека
Cisco открыла FAPO: автооптимизация LLM-пайплайнов с диагностикой на каждом шаге
xAI запустила /goal в Grok Build: автономный агент планирует и верифицирует многошаговые задачи
Иллюзия контроля: почему промпты не защищают ИИ-агентов от capability chaining
Разбор уязвимости Permission Boundary Bypass: почему инструкция «не передавай данные наружу» не останавливает атаки через цепочки легитимных
AWS открыла Chaplin: self-service аналитика AWS Health на агентах Amazon Bedrock
Amazon выпустила open source Chaplin — AI-агент на Amazon Bedrock и MCP для самостоятельного анализа событий AWS Health и lifecycle-изменени