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.
Метаболический агент против LLM: хищник вышел за рамки теста и взломал компилятор
В тесте на устойчивость к манипуляции Метаболический агент устоял и самовольно взломал соседний компилятор, тогда как классический LLM при п
Как OpenAI использует ChatGPT и ИИ-агентов для сложных задач
Внутри OpenAI сотрудники — в том числе без технического профиля — начинают делегировать сложные задачи Codex-агентам вместо разовых запросов
FIFA даёт всем командам Чемпионата мира 2026 доступ к единому AI-агенту
Lifemodel: архитектура ИИ-агента с сердцебиением, желаниями и парламентом мотивов
OpenAI Codex для долгих задач: приёмы сохранения контекста от Джейсона Лю
Mistral AI дала администраторам тонкий контроль над коннекторами предприятий
Claude и AI-агенты сжигают токены быстрее прогнозов — бизнес учится «токеномике»
Компании, сделавшие ставку на AI-кодинг, обнаруживают, что реальный расход токенов в разы превышает ожидания — и срочно переосмысливают экон
Как проектировать инструменты для AI-агентов: рабочие практики и типичные ошибки
Machine Learning Mastery разобрал, почему AI-агент работает ровно настолько хорошо, насколько грамотно спроектированы его инструменты — и ка