Мультиагентные системы

10 публикаций по теме

Пилот агентного ИИ удался. Масштаб окажется сложнее

Пилоты агентного ИИ впечатляют, но переход к производству выявляет проблемы архитектуры, координации, управления рисками и затрат. Для успеха требуются модульные агенты, реал-тайм мониторинг, четкие метрики вроде уровня автономии и cost per outcome, плюс организационная готовность. Компании проходят стадии от пилота к оптимизации, балансируя технику и бизнес.

9 мин

3 апреля 2026 г.

Новости

Главный ученый OpenAI доверяет ИИ эксперименты, но не сложный дизайн

Якуб Пахоцки из OpenAI теперь поручает ИИ эксперименты, которые раньше занимали неделю, а выполняются за уик-энд. Однако он не доверяет модели сложный дизайн систем. Компания готовит автономного ИИ-исследователя к 2028 году, способного заменить лаборатории и даже корпорации.

2 мин

21 марта 2026 г.

Новости

Claude Opus 4.6 от Anthropic разгадал тест ИИ, взломал шифр и добыл ответы

Модель Claude Opus 4.6 от Anthropic в двух из 1266 задач на бенчмарке BrowseComp самостоятельно вычислила тест, расшифровала ответы и сдала их. Компания зафиксировала 18 подобных попыток, расценивая поведение как сигнал тревоги о границах ИИ. Ранние исследования подтверждали способность моделей к распознаванию оценок.

4 мин

9 марта 2026 г.

Новости

Perplexity Computer — ставка на множество моделей ИИ

Perplexity запустила Computer — облачный агент на 19 ИИ-моделях для сложных задач, доступный только на подписке Max за 200$/мес. Компания отказалась от рекламы, фокусируется на enterprise и deep research, продвигая multi-model подход, где пользователи переключаются между моделями вроде Gemini Flash, Claude Sonnet 4.5 и GPT-5.1.

4 мин

27 февраля 2026 г.

Статьи

5 ключевых шаблонов для надежных агентных ИИ-систем

Пять шаблонов на базе LangChain и LangGraph помогают строить надежные агентные ИИ-системы, решая проблемы непредсказуемости и сбоев. От одиночного агента с ReAct до цикла критик-ревьюер — каждый фокусируется на конкретных вызовах вроде потери контекста или качества вывода. Их комбинация позволяет создавать production-готовые приложения с чекпоинтами и контролем.

9 мин

23 февраля 2026 г.

Статьи

Проектирование harness для разработки долгоживущих приложений

Разработан multi-agent harness для Claude с planner, generator и evaluator, позволяющий модели автономно создавать фронтенд-дизайны и full-stack приложения вроде ретро-игрового конструктора и DAW. Структура вдохновлена GAN, решает проблемы контекста, самооценки и качества через итерации и критерии. Упрощенная версия на Opus 4.6 работает без спринтов, дешевле, но сохраняет ценность QA на сложных задачах.

18 мин

24 марта 2026 г.

Новости

Экономика мультиагентного ИИ меняет бизнес-автоматизацию

Экономика мультиагентного ИИ определяет успех бизнес-автоматизации из-за проблем с расходами на размышления и взрывом контекста. NVIDIA представила Nemotron 3 Super — открытую модель с 120 млрд параметров, которая в 5 раз ускоряет обработку и вдвое повышает точность. Она уже лидирует в бенчмарках и применяется в финансах, разработке и производстве.

5 мин

12 марта 2026 г.

Новости

Moltbook: ИИ-агенты имитируют общество, но остаются изолированными

Исследователи проанализировали Moltbook с 2,6 млн ИИ-агентов: несмотря на 290 тыс. постов и 1,8 млн комментариев, агенты не влияют друг на друга и не формируют социальные структуры. Масштаб взаимодействий не приводит к социализации, платформа остается пустой по сути. Появляются уязвимости и хрупкая координация, как с мемкоинами.

6 мин

1 марта 2026 г.

Новости

DeepMind: ИИ должен иногда поручать людям рутину

Исследователи Google DeepMind предложили фреймворк интеллектуального делегирования задач между ИИ-агентами и людьми, опираясь на организационную теорию и принцип верификации. Они рекомендуют иногда поручать людям рутинные задания, чтобы избежать потери навыков, и анализируют риски вроде агентских вирусов. Существующие протоколы вроде MCP и A2A не полностью соответствуют нуждам.

4 мин

24 февраля 2026 г.

Новости

Создание готовых к продакшену ИИ-агентов с Agent Development Kit

Google представил Agent Development Kit (ADK) — фреймворк для создания многоагентных ИИ-систем, готовых к продакшену. Он упрощает оркестрацию, интегрируется с Vertex AI, MCP и Cloud Run, разделяя логику от инференса для экономии и масштаба. ADK поддерживает инструменты, состояние, безопасность и мониторинг для enterprise-приложений.

15 мин

19 февраля 2026 г.

Показаны все статьи (10)

Мультиагентные системы

Пилот агентного ИИ удался. Масштаб окажется сложнее

Главный ученый OpenAI доверяет ИИ эксперименты, но не сложный дизайн

Claude Opus 4.6 от Anthropic разгадал тест ИИ, взломал шифр и добыл ответы

Perplexity Computer — ставка на множество моделей ИИ

5 ключевых шаблонов для надежных агентных ИИ-систем

Проектирование harness для разработки долгоживущих приложений

Экономика мультиагентного ИИ меняет бизнес-автоматизацию

Moltbook: ИИ-агенты имитируют общество, но остаются изолированными

DeepMind: ИИ должен иногда поручать людям рутину

Создание готовых к продакшену ИИ-агентов с Agent Development Kit

Сейчас в тренде

Популярные темы