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 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
NewCore привлекла $66 млн, чтобы дать AI-агентам корпоративные удостоверения
Стартап NewCore вышел из стелс-режима с $66 млн: компания хочет дать AI-агентам верифицированные корпоративные удостоверения и решить новую
MCP-агенты в корпоративной системе: как SimpleOne и Ainergy встроили ИИ в бизнес-процессы
Девять AI-агентов, одна API-квота: как Rate Governor предотвращает каскадные отказы
Z.ai выпустила GLM-5.2: реальный миллион токенов и два уровня глубокого обдумывания
Moonshot AI запустила Kimi Work — десктопный агент с роем из 300 субагентов
Как подключить Obsidian к нейросети: база знаний для ИИ
Разработчик создал MCP-сервер obsidian-agent, который подключает Obsidian vault к любому LLM-клиенту и даёт языковой модели прямой доступ к
Anthropic об AI-агентах в кибербезопасности: возможности и подводные камни
Anthropic опубликовала исследование о применении AI-агентов в кибербезопасности — разработчик Эдгар Сипки разобрал документ и задал неудобны