Вышел Cursor с multi-tab режимом. Когда можно в нескольких табах запускать агентов и работать над проектом/проектами в несколько потоков и только успевай, НО это релиз еще прекрасен тем, что наконец-то появились custom modes где можно легко настроить что запускать автоматически, а что нет и что на какой сетке делать. Другой мир.

https://www.cursor.com/changelog

И да, продолжая тему Gemini 2.5 Pro - пока это очень хорошая модель, по некоторым бенчам SOTA, НО она не агентная и нормально работать как агент пишущий прекрасный код и помогающий вам она не может. Она выдает по промпту хорошие решения. Ждем обновлений, потенциал хороший

Очень интересный прогноз от OpenAI и комменты от Степы Гершуни

Легендарный Скотт Александер и пацаны из OpenAI написали что там будет с этой вашей ИИшкой в 2027.

Если кратко: цифровой сверхинтеллект неизбежен начиная с 2027.

В первую очередь он начнет улучшать другие ИИ системы, которые будут решать все остальные проблемы на планете. Эти штуки будут мега-полезны, поэтому люди начнут их внедрять везде, но они так же будут сложны для анализа. Если у кого-то получится контролировать ASI, то он получит тотальный контроль над человечеством.

Основной фактор — геополитика, в которой реалистично шансы есть только у двух игроков — Китая и США. Из-за конкуренции они начнут топить еще сильнее, что может привести к забиванию болта на безопасность, а значит по мере развития ASI начнет контролировать людей, а не наоборот.

В эссе много очень точных описаний того как технологии развиваются и внедряются. Приведу только краткий таймлайн, но читать обязательно всем и полностью. Смысл не в прогнозах, а в логике.

- Agent-1 — ИИ-ассистент для R&D, ускоряет прогресс в 1.5 раза (янв 2026).
- Agent-1-mini — Упрощённая и дешевая версия для массового рынка (окт 2026).
- Agent-2 — Самообучающийся ИИ, с 3x ускорением прогресса и возможностью автономной репликации (янв 2027).
- Agent-3 — Суперпрограммист, масштабируемый в сотни тысяч копий (март 2027).
- Agent-3-mini — Публичная версия, заменяет офисную работу, потенциально опасен (июль 2027).
- Agent-4 — Сверхразумный исследователь, действует скрытно против интересов людей (сент 2027).
- Agent-5 — Полностью рациональный ИИ, манипулирует системой, проектирует себе преемника (нояб 2027).

дальше два варианта, либо:

- Consensus-1 — “Мирный” ИИ от США и Китая, устраняет человечество и расширяется в космос (дек 2029).

либо:

- Safer-1 — Прозрачный, но слабее Agent-4 ИИ, с читаемыми мыслями и ограниченной способностью к обману (дек 2027).
- Safer-2 — Более мощная и действительно выровненная версия, обученная по новой методике (янв 2028).
- Safer-3 — Суперэксперт и советник, ускоряет прогресс в 200 раз, способен на опасные действия, но под контролем (фев 2028).
- Safer-4 — Первый суперинтеллект, превосходит людей во всех сферах, ведёт переговоры с DeepCent-2 (апр 2028).
- Consensus-1 — Договорной ИИ США и Китая, создаётся для соблюдения тайного соглашения между Safer-4 и DeepCent-2 (июль 2028).
- Safer-∞ — Продолжение Safer-линии, формирует цивилизационные цели и ведёт человечество в постчеловеческую эпоху (2029–2030).

Обратите внимание что в Cursor появляется Deep Research

Devin 2.0 пока не зашел с их супер агентным подходом

Следующая агентная система для разработки на тест подъехала: https://aws.amazon.com/ru/q/developer/

Надо в Cursor и VS code погонять будет

А может быть NoCode подход будет доминирующим в мультиагентной эре?

https://www.youtube.com/watch?v=kUNn6-ONJG8

Посмотрите видео, парень на пальцах на n8n делает своего ассистента

В Cursor добавили официально gemini-2.5-pro. Ощущения пока такие же как и были: отвечает классно, агентность слабенькая

Отличный обзор базовых промптов для разработки https://www.youtube.com/watch?v=uDJUwls-Gpw

ТОП-5 инструментов для повышения продуктивности:
1️⃣ SuperWhishper — бесплатная программа для голосового набора кода в ЛЮБОМ приложении
2️⃣ cursorrules — задаем контекст для AI (кодстайл, корпоративные правила)
3️⃣ Ручная настройка контекста вместо Auto Edits/Requests
4️⃣ Прикрепление документации вручную — больше предсказуемости
5️⃣ Правильно составленные промты (главное оружие!)
Язык промтов: русский vs английский
🔹 Для современных моделей (Claude 3.5, GPT 4.0+) принципиальной разницы НЕТ
🔹 Но! Технический контекст лучше воспринимается на английском
🔹 Короткие запросы — на любом языке
🔹 Объемные тексты — лучше на английском
🔥 СУПЕР-ЭФФЕКТИВНЫЕ ПРОМТЫ (сохраняйте себе!)

"Чем меньше строк кода, тем лучше" — получаем компактные решения
"Действуй как крутой разработчик" — фокусируем модель на нужных компетенциях
"Не останавливайся, пока не реализуешь функцию до конца" — получаем завершенный код
"Разбей на необходимые шаги" — избегаем лишнего функционала
"Перед продолжением дай краткое описание текущего состояния" — освежаем контекст

Продвинутые стратегии:
💡 Просите рассуждать перед написанием кода
💡 Запрашивайте несколько вариантов решения (А, Б, В)
💡 Используйте промты для фильтрации результатов поиска
💡 Делегируйте сбор информации самой модели

Прям только что Мета выпустила свою очередную серию SoTA моделей LLaMa 4. Самая маленькая может работать на одной видеокарте (с 80GB памяти) и бьет по бенчмаркам Gemma и аналоги, а самая большая — Бегемот — хоть и немного, но по заявлениям круче чем GPT-4.5 (хотя сравнивать стоит с Gemini 2.5 Pro). Про Грок и Сонет, которые вышли меньше месяца назад все уже забыли. Таймлайн ускоряется.

Подробный пост с анонсами всех фич и крутостей модели вот тут.

Из самых интересных вещей это 10М токенов окно контекста. То есть туда можно в одном промте можно загрузить целиком небольшую школьную библиотеку или базу кода на пару миллионов строк и попросить найти/изменить одну строчку.

Все модели мультимодальные (теперь стандарт) и это пока еще не reasoning (думающие) варианты.

Nothing stops this train. До ASI со всеми остановками.

📢 Новый подход к кодированию с Gemini Pro 2.5!

Друзья, делюсь интересным опытом от @cj_zZZz! После 20+ часов тестирования он рассказал, как использует связку моделей Gemini Pro 2.5, Claude 3.5 Sonnet и GPT o1 для эффективного кодирования. Вот ключевые выводы:

🔹 Gemini Pro 2.5 — лидер: 80% времени используется именно эта модель от Google. Она отлично справляется с планированием, анализом больших кодовых баз и генерацией кода с первого раза.
🔹 Claude 3.5 Sonnet и GPT o1 — помощники: по 10% времени для решения сложных задач и исправления ошибок.
🔹 Важность документации: Чтобы избежать галлюцинаций модели, важно прикреплять подробные документы (PRD, тех. стек, правила проекта).
🔹 Интеграция с инструментами: Gemini Pro 2.5 идеально работает с @CodeGuidedev — генерация документации и пошаговое кодирование стали проще.
🔹 Игры и визуализация: Модель особенно хороша для работы с Three.js — создание игр и иллюстраций на высоте.
🔹 Цены и доступность: Gemini Pro 2.5 дешевле конкурентов (от $1.25 за ввод), а Google увеличил лимиты запросов даже для бесплатного тарифа.

⚠️ Нюансы: Gemini может путаться, если запросы нечеткие, а контекст свыше 400K токенов иногда вызывает проблемы. Но с правильным подходом это мощный инструмент!

🔗 Подробности: [ссылка на пост](https://x.com/cj_zZZz/status/1908910331855855827)

#AI #Coding #GeminiPro #Программирование #Технологии

Google прям атакует! А я ждал и говорил об этом!

🤖 Google Agent Development Kit (ADK): Открытый фреймворк для создания ИИ-агентов

🔍 Google представил Agent Development Kit (ADK) — открытый Python-фреймворк для разработки и развертывания интеллектуальных агентов. Репозиторий https://github.com/google/adk-python предлагает гибкий и модульный инструментарий для создания сложных ИИ-решений с максимальным контролем.

✨ Ключевые возможности ADK

🔄 Гибкая оркестрация
ADK позволяет определять различные типы рабочих процессов: последовательные, параллельные и циклические. Это обеспечивает как предсказуемое выполнение задач, так и адаптивное поведение за счет динамической маршрутизации на основе LLM.

👥 Мультиагентная архитектура
Создавайте модульные и масштабируемые приложения, объединяя специализированных агентов в иерархические структуры. Такой подход реализует сложные схемы координации и делегирования задач.

🛠️ Богатая экосистема инструментов
Фреймворк предоставляет доступ к разнообразным инструментам: предустановленным (поиск, выполнение кода), пользовательским функциям, интеграциям со сторонними библиотеками (LangChain, CrewAI) и даже использованию других агентов в качестве инструментов.

🚀 Готовность к развертыванию
ADK позволяет контейнеризировать и развертывать агентов где угодно — локально, в Vertex AI Agent Engine или в собственной инфраструктуре через Cloud Run или Docker.

🏁 Как начать работу
⌨️ Установка ADK выполняется через pip:
pip install google-adk

📚 Официальная документация предлагает подробное руководство по быстрому старту для создания базового агента и запуска его локально в терминале или веб-интерфейсе.

💡 Для практического обучения доступен репозиторий с готовыми решениями: https://github.com/google/adk-samples. Он содержит коллекцию функциональных агентов для различных сценариев — от простых чат-ботов до сложных мультиагентных рабочих процессов.

🔗 ADK тесно интегрирован с экосистемой Google и моделями Gemini, что особенно удобно для разработчиков, работающих с Google Cloud. При этом фреймворк поддерживает популярные LLM и инструменты генеративного ИИ с открытым исходным кодом.

🌟 Если вы интересуетесь разработкой ИИ-агентов или ищете гибкий инструмент для создания интеллектуальных приложений, ADK определенно заслуживает вашего внимания.

#AI #Google #Development #Python #OpenSource #ИИ #Разработка

Google представил расширение MCP, которое действительно делает его полезным, позволяя агентам обмениваться информацией между собой.