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.
Claude Code помог поднять Legal RAG до 0.791, но финал ARLC 2026 упёрся в масштаб
Кейс с ARLC 2026 показывает, как Legal RAG можно разогнать за 17 итераций, а потом потерять 42% результата, когда корпус вырастает с 30 до 3
OpenAI и Grok уступили кастомному RAG в юридическом Agentic RAG Legal Challenge
Команда на Mac Studio M3 Ultra сравнила RAG, CAG, BM25 и встроенные базы OpenAI и Grok на юридическом челлендже и выяснила: исход решает gro
Хабр: как устаревшая knowledge base ломает работу LLM-агентов и как это исправить
Doka представила локального AI-агента для России без vpn, подписки и облака
MolmoWeb-4B от Ai2: веб-агент, который видит сайты как человек, без HTML-парсинга
Ботинок: консольный ИИ-агент для серверов, который работает локально и не требует много памяти
Сергей Смирнов объяснил, как подготовить ИИ-агента к надёжной работе в продакшене
AI-инженер Сергей Смирнов описал дорожную карту вывода ИИ-агента в продакшен: от идеи и первого запуска до надёжной, предсказуемой работы дл
Hugging Face показала, как собрать погодного AI-агента на smolagents за 15 минут
Hugging Face через библиотеку smolagents показывает, как за 15 минут собрать погодного AI-агента на Python: добавить tool, подключить LLM и