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.
Google объяснила, как разрабатывать Android-приложения с ИИ: шесть практических правил
Google собрала шесть практических правил для работы с Gemini в Android Studio: от точных промптов и документации до контроля приватности код
Claude Code и Codex: как сократить потери токенов с помощью трех markdown-файлов
Claude Code и Codex часто тратят большую часть контекста на повторную навигацию по проектам; решить это можно иерархией из глобальной карты,
Anthropic выпустила Opus 4.7, а OpenAI превратила Codex в агента для работы за компьютером
Anthropic выпустила Claude Opus 4.7 для агентного программирования, зрения и автономных задач
xAI запустила отдельные Grok API для распознавания и синтеза речи для корпоративных разработчиков
OpenAI встроила технологии Sky в Codex для Mac и усилила фоновое управление приложениями
Claude и Ralph: два подхода к созданию сложного DatePicker с AI в продуктовой разработке
На примере доступного DatePicker авторы сравнили быстрый AI-драфтинг через Claude и системный подход Ralph, где качество задают архитектура,
Habr AI объяснил, как строить production-агента с durable state, шагами и событиями
На Habr AI вышло практическое руководство по архитектуре AI-агента: автор советует хранить ход, шаги плана и журнал событий, чтобы система п