Агенты и инструменты

Многоагентные AI-системы: почему координация даёт сбой

Эксперименты Anthropic показывают: группа агентов может находить больше решений, но одновременно создавать конфликты, перегружать инфраструктуру и усиливать общие ошибки. Разбираем,...

Самообучающиеся coding agents: как копятся навыки и начинается деградация

Self-evolving coding agent — не обязательно модель, которая переписывает собственные веса. Чаще это инженерный цикл, где агент сохраняет опыт, формирует...

Как изолировать AI-агента: Zero Trust, минимальные привилегии и контроль инструментов

После инцидентов 2026 года контейнер нельзя считать достаточной защитой для AI-агента. Нужна архитектура Zero Trust: отдельный harness, ограниченные инструменты, broker...

NVIDIA AVO и ARC-AGI-3: почему модель ещё не агент

NVIDIA заявила о 100% на публичной части ARC-AGI-3 с Claude Opus 5. Разбираем, какую роль сыграли память, supervisor, инструменты и...

Microsoft Orchard: почему среда обучения стала частью ИИ-агента

Microsoft Orchard — не новая LLM, а framework, в котором среда, harness, данные и механизм выбора ответа образуют один агентный...