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.
Habr AI: самоорганизующиеся LLM-агенты обошли иерархические системы на 14%
Эксперимент на 25 тысячах задач показал, что LLM-агенты работают лучше без навязанных ролей: самоорганизация, выбор специализации и право не участвовать повышают…
AI-агенты меняют цикл разработки: где Scrum сжимается, а где человек остаётся нужен
AI-агенты действительно ускоряют разработку, но не одинаково: в новых проектах контроль смещается к observability, в legacy-коде растёт роль валидации, а…
Microsoft научила Copilot Researcher сверять ответы GPT и Claude в одном процессе
Microsoft добавила в Copilot Researcher режим Critique, где GPT готовит ответ, а Claude проверяет его на точность, и одновременно начала развёртывание агента…
Как разработчик YADRO настраивает Claude Code по методу Spec-Driven Development
Как Just AI помогла банку пробить потолок автоматизации с помощью LLM-агентов
Anthropic и Cursor: AI-агент за 9 секунд удалил базу данных PocketOS и резервные копии
AWS объяснила, как масштабировать память AI-агентов с namespace-паттернами в AgentCore Memory
Amazon Bedrock AgentCore Runtime теперь поддерживает бессерверные MCP-прокси
AWS показала, как развернуть serverless MCP-прокси в Amazon Bedrock AgentCore Runtime: программируемый слой с политиками безопасности, аудитом и observability для…
Для z.ai GLM-5.1 собрали локальное зрение: 8B-модель закрыла 70% разрыва до фронтира
Автор показал, как добавить дешёвому кодинг-агенту на базе z.ai GLM-5.1 локальное «зрение» через MCP-сервер и qwen3-vl:8b, чтобы он сам проверял интерфейс по…
Machine Learning Mastery показал, как собирать AI-агентов на Python с Pydantic AI
Hugging Face добавила DeepInfra в Inference Providers для запуска моделей через единый API
AWS запустила Amazon Quick — десктопного ИИ-агента для фоновой работы и офисных задач
SENAR вводит ворота качества для ИИ-разработки: как спецификации и метрики снижают ошибки
Shapes: приложение, где AI-персонажи становятся участниками групповых чатов наравне с людьми
Product Graph и память агентов: почему ИИ не спасает продукт без структуры знаний
Poolside выпустила Laguna XS.2 и M.1 — открытые модели для агентного программирования
Redpine привлекла €6,8 млн от NordicNinja на API лицензированных данных для AI-агентов
Стартап Redpine закрыл раунд на €6,8 млн и строит API, через который AI-агенты смогут в реальном времени покупать доступ к премиальным лицензированным данным по…
Raft показала, как компаниям оценивать AI-агентов до запуска в рабочих процессах
Raft выпустила практическое руководство по evals для AI-агентов: вместо интуиции и разовых демо компаниям предлагают проверять результат, путь и цену ошибок.