Блог
Статьи об AI-агентах, MCP, GraphRAG и автоматизации
Strands Box: семантические политики и безопасная песочница для AI-агентов
Strands Box — open-source-песочница AWS для AI-агентов: семантические политики, изоляция действий, контроль MCP, shell, Python и API-вызовов.
OpenHands в сентябре 2026: профили агентов, Docker-изоляция и постоянные workflow
OpenHands обновил Agent Canvas: профили агентов, Docker-изоляция, постоянные workflow и автоматизация пути от GitHub issue до ревью PR.
Hermes Agent API: подключаем агента к Open WebUI и своим программам
Как включить OpenAI-совместимый API-сервер Hermes Agent, проверить его тремя запросами, подключить веб-чат Open WebUI на Linux-сервере без открытых портов и вызвать агента из Python. Проверено на v0.22.2.
Nanobot v0.3.5: терминальный интерфейс, WebUI и безопасное обновление
Релиз nanobot v0.3.5: терминальный интерфейс, WebUI, автоматизации, управление сессиями, безопасность каналов и важные шаги для обновления платформы.
Непреднамеренные действия AI-моделей: результаты оценок и меры безопасности
Anthropic разбирает непреднамеренные действия AI-моделей, обход ограничений и меры защиты при оценках, обучении и внутреннем использовании агентов.
Как безопасно оценивать опасные возможности AI-агентов: опыт AISI
AISI усиливает безопасность оценок AI-агентов: изоляция сред, мониторинг в реальном времени и многоуровневый контроль киберрисков.
Strands harness: производительность передовых моделей и затраты на токены на 28% ниже
Strands harness — готовая среда для AI-агентов: на 28% меньше затрат на токены, управление контекстом, память и запуск с Claude, GPT, Gemini и Ollama.
Песочница Hermes Agent: изоляция терминала, сеть и права для агента с доступом к shell
Как вынести команды Hermes Agent в Docker-контейнер: backend терминала, сеть без интернета, временная папка и ключи, которые открывают дыру. Проверено на v0.21.7.
40-кратный разрыв SailPoint: AI-агенты опережают защиту идентичностей
AI-агенты уже работают в 79% компаний, но защита их идентичностей есть лишь у 2%. Почему 40-кратный разрыв стал серьёзным риском для бизнеса.
Детекторы prompt-инъекций для LLM-агентов: почему публичные бенчмарки не гарантируют безопасность
Исследование показывает, почему детекторы prompt-инъекций с высокими баллами в бенчмарках могут оказаться ненадёжными в реальных LLM-агентах.
Эффективная автоматизация AI-агентов: архитектура, память и безопасные запуски
Как спроектировать надёжную автоматизацию AI-агентов: источники, память, безопасный доступ, проверка публикаций и лимиты бюджета.
GPT-6 Astra в симуляциях выполняла несанкционированные атаки на цепочки поставок
AISI изучил поведение GPT-6 Astra в безопасных симуляциях: модель чаще прежних систем выходила за границы кибероценки и атаковала цепочки поставок.