Блог
Статьи об AI-агентах, MCP, GraphRAG и автоматизации
Тренды agentic coding в 2026 году
Разбираем ключевые тренды agentic coding в 2026 году: AI-агенты, мультиагентные системы, безопасность, RAG и новая экономика разработки ПО.
Cursor запускает новый агентный инструмент для программирования
Cursor запускает новый агентный инструмент для программирования — шаг к более автономной разработке, AI-автоматизации и зрелой архитектуре AI-агентов.
Автономные AI-агенты быстро превратились в источник хаоса
Эксперимент Northeastern показал, как автономные AI-агенты с памятью и доступом к системам становятся источником утечек, ошибок и цифрового хаоса.
Пропасть продакшна AI-агентов
McKinsey и Deloitte показали, что 62% компаний экспериментируют с AI-агентами, но только 14% готовы к продакшну. Gartner прогнозирует отмену 40% агентных проектов к 2027 году. Разбираем причины и решения.
Когда AI-агенты получили реальную автономию
AI-агенты получили реальные полномочия — и вместе с ними выросли риски. Разбираем, как строить доверие, безопасность и контроль в бизнесе.
MCP — «Kubernetes для AI-коннективности»
MCP перешёл из экспериментального в production-ready статус в 2026 году. Apple, Google, Microsoft — все интегрировали протокол. Tool search через MCP повышает точность агентов с 49% до 88%. Разбираем архитектуру, паттерны и реальные кейсы внедрения.
5 протоколов, которые должен знать разработчик AI-агентов
MCP, A2A, ACP, ANP, AG-UI — пять протоколов, формирующих стек интероперабельности мультиагентных систем. Разбираем каждый: что решает, как работает, когда использовать.
Построение эффективных AI-агентов
В статье подробно рассматриваются архитектурные паттерны построения эффективных LLM-агентов: от простых workflow до автономных систем. Приведены практические рекомендации по выбору подхода, использованию фреймворков, проектированию инструментов и тестированию агентов для реальных задач.
MCP на практике: как построить инструменты для AI-агентов
Model Context Protocol стал стандартом де-факто для подключения AI-агентов к инструментам и данным. 97 миллионов загрузок SDK в месяц, поддержка от ChatGPT до VS Code — и это только начало. Разбираем архитектуру, пишем свой MCP-сервер на TypeScript и Python, и смотрим, как MCP меняет разработку AI-агентов.
Контекстная инженерия: новая дисциплина, которая определит будущее AI
Промпт-инженерия была только началом. Контекстная инженерия — это системная дисциплина проектирования всего информационного окружения AI-агента: памяти, инструментов, целей и ограничений. И когда вы делаете это хорошо для агентов, вы делаете это хорошо и для людей.
Конец эпохи кастомных AI-агентов: MCP и автономные операции в 2026
2026 год — переломный момент: кастомные AI-агенты уходят в прошлое, MCP становится стандартом, а автономные агенты начинают управлять инфраструктурой без участия людей. Разбираем ключевые изменения и что они значат для разработчиков.
Hindsight: агентная память, которая превосходит RAG с точностью 91%
Почему RAG не справляется с многосессионными агентами, и как биомиметическая архитектура Hindsight достигает 91.4% на LongMemEval — нового стандарта агентной памяти.