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 оценивать библиотеки для AI-агентов: пример transformers и трейсы вместо ответа
Разработчики библиотек для ИИ-агентов переходят от проверки правильности финального ответа к анализу самого пути агента — трейсов, токенов,
Контекстная инженерия: почему AI-агенты путаются в длинных диалогах и как это лечат
Разбор нового направления в разработке AI-агентов — контекстной инженерии, которая решает проблему деградации ответов LLM на длинных сценари
Anthropic спешит закрыть утечку исходного кода Claude Code
RPA и ИИ-агенты в корпоративной архитектуре: не вместо, а вместе
Навыки OpenClaw: установка, создание и защита от 341 вредоносного набора
AgentOps: операционная дисциплина для ИИ-агентов в production
Meta запустила Business Agent для автоматизации продаж в мессенджерах
Meta представила AI-агента для автоматического ведения переговоров и выполнения заказов прямо в Instagram, Messenger и WhatsApp.
Автономные ИИ-агенты создают критический риск потери данных в DevOps
Системы с ИИ могут автоматизировать взломы и кражу данных быстрее, чем люди. Безопасность DevOps требует переоценки.