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.
Как измерить остаточный риск автономных ИИ-агентов: фреймворк CPSAINT и FRIESA-K
Фреймворк CPSAINT и FRIESA-K переводит каждый сценарий отказа автономного ИИ-агента в конкретное число: семь слоёв целостности плюс оценка р
BatchDAG: LLM-планировщик строит граф операций и режет вызовы модели в 47 раз
BatchDAG заставляет языковую модель строить граф выполнения из SQL и семантического поиска: анализ 50 000 встреч — меньше минуты, а число вы
Шэсюй (设序科技) закрыла раунд B — всего 300 млн юаней на промышленный AI для проектирования
Птачек об инциденте OpenAI: для sandbox escape хватит open-weights ИИ 2025 года
Yuewen представила AI-агентов Buddy для писателей, комикс-драм и авторских прав
Prefix-GRPO: метод обучения малых языковых моделей-агентов на префиксах траекторий
Marvis от Tencent: системный AI-агент для ПК набрал 300 тыс. DAU за два дня
Tencent представила Marvis — AI-агента, который управляет файлами, железом и браузером ПК на системном уровне, а не как универсальный чат-бо
Багхантинг через LLM: как специалист «Бастиона» ищет уязвимости и не тонет в спаме
Специалист «Бастиона» перевёл поиск уязвимостей на багбаунти на LLM: пайплайн из двух ИИ-агентов и три слоя верификации отсеивают ложные сра