Эволюция ИИ: от генеративных моделей к агентным системам

Искусственный интеллект пробудил дремлющие идеи, но рынок всё ещё блуждает в терминологии. Разберёмся в этой путанице и покажем, где в новой реальности находится Inite
Solutions.

Generative AI: красивый, но ограниченный
Начали с генеративного ИИ. Он мастерски рисует, копирует стили, за секунды создаёт тысячи слов. Но за пределами запроса остаётся слепым и глухим. Каждый ответ — изолированный выстрел. Получили результат, закрыли вкладку — модель уже ничего не помнит. По сути, это продвинутый поисковик, а не помощник.

AI-агенты: исполнители с планом
Следующий шаг — ИИ-агенты. Те же модели, но с надстройкой-планировщиком. Агент разбивает задачу на этапы, обращается к API, анализирует промежуточные результаты и движется дальше. Такой исполнитель ведёт процесс от создания задачи до отправки отчёта. Результат ощутимый: время на микроуправление сокращается, а бизнес-логика переходит из голов сотрудников в код.

Agentic AI: самостоятельные системы
Высший уровень — агентный ИИ. Здесь система получает собственные цели, долгосрочную память и способность к самообучению. Она сама решает, когда расширить инструментарий, где обновить устаревшую базу знаний, в какой момент привлечь человека. Разница ощущается как между голосовым помощником и живым консультантом, который развивается вместе с компанией.

Inite Solutions работает именно с агентными системами. Мы используем открытые модели, разворачиваем их на ваших серверах или в приватном облаке — данные остаются под контролем. Добавляем оркестратор с доступом к корпоративным API, управлением ролями и слоями безопасности. Получается не просто «умный чат», а автономный рабочий контур, который:
• самостоятельно находит задачи в логах, CRM и базе тикетов
• проводит A/B-тестирование гипотез и фиксирует метрики в BI
• обновляет документацию со ссылками на исходные pull-request’ы
• уведомляет ответственных при отклонении от KPI

Мы протестировали систему на внутренней задаче: агентный модуль отслеживает 20-тысячную цепочку счетов и закупок. Он выявляет несоответствия, подтягивает актуальные курсы валют, пересчитывает маржу в режиме реального времени. Раньше этим занималась команда из трёх финансистов, теперь у них освободилось 60% времени для стратегических задач вместо работы со сводными таблицами.
Зачем это бизнесу
Скорость. Агент не ждёт команд. Он работает по расписанию, мониторит показатели, предлагает оптимизацию до того, как метрики начнут падать.
Прозрачность. Вся логика хранится в Git. Каждое решение агент сопровождает цепочкой рассуждений — их можно проверить как обычный код.
Контроль. Модели работают в вашей инфраструктуре. Конфиденциальные данные не покидают периметр, а лицензии на открытое ПО решают вопросы с общей стоимостью владения.
Масштабируемость. Один агентный контур легко адаптируется под разные отделы и проекты. Нужен отдельный «юрист» для проверки договоров или «аналитик» для due diligence — создаём новую роль, настраиваем права доступа, запускаем.

Переход к автономным процессам
Это смена парадигмы: от точечных ИИ-функций к автономным рабочим процессам. Кто медлит с переходом, завтра будет наблюдать за рынком из второго ряда.
Inite Solutions уже создаёт такие системы. Нужен аудит процессов, пилотный проект на ваших данных или полноценное внедрение — обращайтесь, покажем, как это работает изнутри.

СТАЖИРОВКА В INITE — ПУТЬ В КОМАНДУ

INITE — компания нового поколения: мы создаём решения на основе искусственного интеллекта и современных веб-технологий, налаживаем автоматизацию рабочих процессов. Строим прототипы. Воплощаем идеи. Развиваем проекты.

Мы объявляем набор на стажировку!

Для кого: соискатели от 16 до 25 лет, готовые думать и действовать, развиваться быстрее конкурентов.

Что мы предлагаем: настоящий профессиональный опыт — автоматизация без программирования, внедрение систем искусственного интеллекта, работа с содержанием и общением.

Как устроена программа: четыре недели работы. Личный наставник. Индивидуальный план развития. Задачи из действующих проектов INITE.

Что это даёт тебе:

⚫️ Освоишь востребованные навыки — автоматизацию без кода, применение искусственного интеллекта, создание содержания.
⚫️ Дополнишь резюме опытом, который открывает путь к достойной оплате труда.
⚫️Сразу займёшься настоящими задачами — никакой скучной теории.
⚫️ Проявишь себя — получишь предложение о трудоустройстве в INITE.

Зачем это нам:

⚫️ Мы ищем будущих специалистов по искусственному интеллекту — тех, кто берётся за дело и доводит его до результата.
⚫️ Нам нужны надёжные исполнители для автоматизации, создания содержания и налаживания связей.
⚫️Мы оцениваем, кто действительно полезен команде и способен быстро включиться в работу над проектами.
⚫️ Стажировка — наш способ отбора: смотрим, кто готов работать по нашим правилам и разделяет наши принципы.

Это не учебный курс. Это твой пропуск в команду INITE.

Готов к вызову? Присылай своё резюме 👉 https://news.1rj.ru/str/inite_team

СКАЗКИ ПРО УМНЫХ AI - АГЕНТОВ:
почему безопасность — это не опция.

Все любят сказки про «умных» агентов, которые сами колбасят таски, ходят в CRM, договариваются с API и выдают результат за секунду.

Красивые демки на конференциях, восторженные посты в LinkedIn, планы по внедрению ИИ во все бизнес-процессы.

Но никто не говорит, что под капотом эти чудо-процессы обычно открыты настежь.
Любой контейнер видит всё, любой скрипт может дернуть ядро, а доступы живут в config.yaml, как шпаргалка для карманных хакеров.

Хочешь получить классический «пятизвездочный» инцидент?
Дай своему MCP-кластеру расти без контроля.

Вчера это был один n8n с webhook, сегодня уже пара десятков микросервисов, завтра к ним прицепят FinOps-бота и LLM с корпоративной памятью.

Точка входа одна, а дыр тысяча.

ПЕРВЫЙ СЛОЙ ОБОРОНЫ:
OAuth вместо дедушкиной basic-auth

Первый слой обороны проще, чем кажется:
· Ставишь Keycloak на отдельный узел
· Создаешь realm для каждой среды
· Выдаешь сервисам OAuth-токены по клиентскому grant
· Токен живет минуту, продлевается по refresh-току
· Никакой дедушкиной basic-auth в заголовках.

ВТОРОЙ СЛОЙ:
OPA как твой цифровой вышибала
Open Policy Agent — сайдкаром или отдельным шлюзом, не принципально.
Он получает метод, ресурс, subject из JWT и сравнивает с rego-политикой.

· В политике всего четыре роли: root, admin, agent, guest.
· Ресурсы: pipeline, memory, file, endpoint.
· Операции: read, write, exec.

Всё. Ты уже отсекаешь 90% потенциального ада.

ТРЕТИЙ СЛОЙ:
когда нужна хирургическая точность

Дальше начинается взрослая жизнь.
Нужна грануляция до уровня «этот агент читает только свои вектор-коллекции, а чужие не видит».

На сцену выходит SpiceDB. Он хранит граф отношений и считает ReBAC-права за миллисекунды.

Пишешь одну строчку типа user:42 has-viewer-access doc:17, и движок сам раскручивает цепочку.

OPA оставляем как cache-фильтр, SpiceDB отдаем тяжелую аналитику.

СКАЗКИ ПРО УМНЫХ AI - АГЕНТОВ:
почему безопасность — это не опция. ЧАСТЬ 2.

ЧЕТВЕРТЫЙ СЛОЙ:
секреты не для всех

Не надо их держать в Compose-файлах.
HashiCorp Vault, KV v2, токен доставляется через Kubernetes ServiceAccount или AppRole.
При старте контейнер вытягивает свой пароль DB только один раз, хранит в памяти, дальше работает.

Нет диска — нет лута.
Логируй всё или не спи спокойно.

Какие заголовки зашли в Gateway, какой policy-ID сработал, каким решением ответил OPA.

Real-time? Loki с динамическими лейблами на основе JWT-subject
Чуть позже? Elasticsearch с Curator на холодном хранилище

САМОЕ ВКУСНОЕ: ЭТО ВНЕДРЯЕТСЯ БЫСТРО

Весь этот стек поднимается за два дня:
· Docker Compose для Keycloak
· Helm-чарты для OPA и SpiceDB
· Vault в dev-режиме на старте — потом переведешь в HA

Ты получаешь нормальную A2A-безопасность без переписывания кода.

КАК МЫ ДЕЛАЕМ ЭТО В INITE Solutions

Мы не продаем «волшебный короб», мы сразу заводим RBAC, а потом вместе с клиентом решаем:

· Где нужна ReBAC-тонкость
· Где хватит простого deny-by-default
· Как снять боль GDPR и сгрузить историю прав в граф

Мы не спорим — мы меряем скорость запроса и смотрим, где бутылочное горло.
Хочешь «умных» агентов — сначала дай им паспорт и пропуск.
Всё остальное расскажем, когда твоя прод-база будет спать спокойно, а не ждать очередного SQL-караоке от любопытного стажера.

Готовы обсудить архитектуру безопасности для ваших ИИ-агентов?
Пишите в INITE Solutions — мы знаем, как сделать умных агентов еще и безопасными.

КАК БИЗНЕСУ ПРИМЕНЯТЬ AI:
онлайн-конференция NeuroSummit 10.0

Юбилейная конференция NeuroSummit 10.0 — событие, которое мы рекомендуем не пропускать тем, кто ищет прикладные AI-инструменты для бизнеса.

Это концентрированный опыт 12 экспертов-практиков за один день.
Главная ценность — возможность получить готовые решения, которые уже проверены на реальных проектах.

ЧТО В ПРОГРАММЕ:

◦ Команда и продажи: Как использовать AI для тренировки переговорных навыков сотрудников.
◦ Новые продукты: Запуск стартапа или нового направления с помощью ИИ с минимальными вложениями.
◦ Маркетинг: Автоматизация процессов для создания стабильного потока лидов.
◦ Коммуникации: Делегирование ведения соцсетей и первичной обработки запросов AI-агентам.
◦ Контент: Техники создания и монетизации видео с помощью нейросетей.
◦ Разработка: Быстрое создание MVP и внутренних сервисов на no-code платформах.

И это лишь часть таймлайна.
Один день, 12 практиков, только те инструменты, которые работают прямо сейчас!

ПОЧЕМУ ЭТО ПОЛЕЗНО ДЛЯ ВАШЕГО БИЗНЕСА:

◦ Реальные кейсы: Вы получите разбор рабочих механик, а не общие рассуждения о будущем.
◦ Готовые инструменты: Сможете забрать стратегии, которые можно внедрить в процессы компании уже на следующий день.
◦ Оптимизация и рост: Поймете, как использовать AI для сокращения издержек и поиска новых источников дохода.
◦ Бонусы: Участники онлайн-трансляции получат дополнительные материалы и полезные контакты от спикеров.

INITE партнер NeuroSummit 10.0 по нашему приглашению участие в конференции бесплатное
ЗАБРАТЬ СВОЙ БИЛЕТ

NeuroSummit — это площадка для тех, кто уже применяет технологии и нацелен на результат.
Присоединяйтесь, чтобы получить рабочие инструменты и усилить свои позиции на рынке.

Подробная программа и регистрация:
⬇️
NeuroSummit 10.0

🔥 если планируете участвовать

@inite_ai

Забудь про SEO. Всё решает RAO.

SEO официально сдох. Люди больше не забивают запросы в Google, они спрашивают ChatGPT, Gemini и других LLM напрямую. Всё, что было раньше - борьба за ключевики, тайтлы, ссылки - можно выкинуть на помойку. Поисковики теперь не центр Вселенной. Их место заняли языковые модели, которые ищут инфу для пользователя сами, на лету, через RAG (Retrieval Augmented Generation).

Как работает RAG

Когда ты спрашиваешь LLM: “Где купить шаверму в Бонне после 11 вечера?”, модель сама лезет в интернет, собирает данные с кучи источников, анализирует, фильтрует и на их основе формирует ответ. Её не волнуют твои SEO-статьи, она смотрит на всю доступную инфу, сравнивает, обновляет знания в реальном времени.

Что такое RAO

Теперь твоя задача — не забить сайт ключевиками, а сделать так, чтобы информация о твоём бизнесе или проекте была максимально полной, свежей и везде одинаковой. Не просто на сайте, а на всех релевантных платформах: Google Maps, директории, агрегаторы, соцсети, Reddit, форумы, отзывы. Любая дыра, ошибка или неактуальные данные — и LLM тебя просто выкинет из ответа.

Правила RAO: что важно
• Твоя компания/бренд должен упоминаться хотя бы на 10-15 независимых сайтах (новости, форумы, локальные каталоги).
• Вся информация — часы работы, меню, адрес, способы оплаты — должна быть полностью заполнена и совпадать везде, начиная с Google Maps и заканчивая доставками.
• Социальные сети — X, Instagram, Reddit — становятся критически важными. Если тебя там нет или нет свежих отзывов, LLM проигнорит твой бизнес.
• Используй сами LLM, чтобы понять, как они ищут и откуда берут данные. Прямо спрашивай их: “Где вы смотрите инфу о пиццериях?” и закрывай все эти источники инфой о себе.
• Всё локальное — на первом месте. Если инфа о твоей точке где-то косячная или не совпадает, фильтры LLM откинут тебя по безопасности и качеству.
• Всякие “длинные хвосты” запросов (long tail) — теперь стандарт. LLM ищет по сложным комбинациям требований: не только “пицца рядом”, но и “открыто ночью, Amex, безопасно для женщин”.

Бонус: Метрки старой школы больше не работают

Трафик на сайт ничего не значит. Люди и боты не кликают — они получают готовый ответ от LLM. Фиксируй список сценариев, по которым твои клиенты ищут инфу, и периодически проверяй — попадаешь ли ты в выдачу LLM по этим сценариям.

Будущее — MCP

Сайты, как самостоятельный продукт, умирают. Скоро LLM будут не просто советовать, а напрямую бронировать, покупать, заказывать через MCP (Model Context Protocol). То есть Gemini или ChatGPT сам закажет пиццу, оплатит, и только потом скажет пользователю, что заказ сделан. Всё, твой сайт нужен только как источник данных, а не как точка входа для клиента.

Вывод

SEO умер. RAO — новый стандарт. Хочешь выжить в этом рынке — забудь про трафик, забудь про ссылки. Твоя задача: быть максимально прозрачным, понятным и “размазанным” по интернету, чтобы LLM в любой момент могли вытащить про тебя всё что надо.
Иначе тебя просто не существует.

https://medium.com/@jankammerath/forget-seo-everyone-does-rao-41a3af8fbcfe

как рождаются пустые мосты. кейс eywa.fi

есть старый трюк — строишь мост, по которому никто не ходит, но рассказываешь, что он соединяет континенты. красиво, особенно если добавить слова cross-chain, liquidity, meta-layer и consensus bridge. выглядит как high-tech. пахнет как пустышка.

eywa — именно это. проект, который заявляет, что “решает фрагментацию ликвидности” и “объединяет блокчейны через deep liquidity curve”. в реальности у них один жалкий пул eywa/usdt на curve с сотней тысяч ликвидности, ботами гоняющими сделки туда-сюда и токеном по 0.002 доллара.

на сайте — pdf с терминами “CrossCurve MetaLayer” и “Universal Bridge”. под капотом — тот же старый приём: взять чужую ликвидность (в данном случае curve), прикрутить к ней токен, сделать вид, что это новый уровень defi, и продавать мечту через “ve-lock” и “nft boost”.

это не инновация, это паразитизм. curve строили годы, чтобы обеспечить стабильные пулы. eywa просто подцепилась к их API и стала пылесосить внимание, при этом намекая на “партнёрство с curve”. curve, конечно, не давала никаких благословений.

деньги тут просты: берёшь токен, делаешь ограниченный supply, выкидываешь 10% в рынок, остальное “в dao treasury”, создаёшь фарминг-программы, обещаешь boostы за блокировку на 3 года, пока свои тихо сливают через OTC и ботов.

всё это уже было — от multichain до wormhole v1. те хотя бы реально строили мосты. eywa — строит иллюзию. и каждый раз, когда ты слышишь слова “cross-chain liquidity” без живого volume и без кода на github, знай: перед тобой не мост, а голограмма, созданная для того, чтобы собирать доверие и выкачивать твои USDT.

мораль проста: чем больше слов “meta” и “consensus” в whitepaper, тем меньше кода в контракте.

архитектор будущего. без купюр.

MIT признал то, что мы в Inite давно используем: контекст важнее промптов

MIT официально исследовал подход, который многие разработчики уже используют: генерируешь код с помощью ИИ, запускаешь, смотришь на результат — если работает нормально, отправляешь дальше. Часто даже не вчитываясь в каждую строчку.

Оказывается, это не просто лень или халатность. Исследователи проанализировали больше тысячи работ и построили математическую модель этого процесса. По сути, они формализовали то, что многие считали просто “использованием ChatGPT для программирования”.

Они описали три ключевых элемента: твоя задача и цель → существующий код → решения ИИ-помощника.

Изменения уже происходят прямо сейчас

Переход идёт незаметно. Ещё недавно ты писал код сам, а теперь всё чаще проверяешь то, что сгенерировал ИИ. И убеждаешь себя, что всё ещё занимаешься разработкой в привычном смысле. Но роль уже меняется.

Главное открытие: дело не в силе ИИ-модели

Самое интересное в исследовании: более мощные модели (типа GPT-5 или Claude 4) — не главное. Важнее три других фактора:

- Как ты подаёшь информацию ИИ (контекст, структура задачи)
- Как используешь обратную связь (ошибки, тесты, свою оценку)
- Какие инструменты и процессы настроены (тестовые среды, автоматизация, проверки)

Проще говоря: ты оттачивал промпты, а надо было настраивать рабочее окружение.

Пять основных подходов к работе с ИИ

Исследователи выделили модели, которые разработчики часто смешивают:

- Полная автоматизация — даёшь ИИ свободу
- Итеративное сотрудничество — работаешь циклами с правками
- Работа через план — сначала планирование, потом код
- Через тесты — задаёшь требования, которые ограничивают результат
- С полным контекстом — загружаешь всю кодовую базу для анализа

Многие команды используют 2-3 подхода одновременно, из-за чего результаты нестабильны.

Неожиданный эффект: иногда работа замедляется

Исследования показывают: автономные ИИ-агенты без правильной структуры могут снижать скорость работы разработчиков. Проблема не в качестве кода от ИИ, а в том, что мы относимся к нему как к инструменту, хотя он уже работает как агент.

Что это значит на практике:

→ Важнее управлять контекстом, чем улучшать промпты
→ Лучше всего работают комбинированные подходы (тесты + контекст)
→ Настройка инфраструктуры — это основа, а не дополнение
→ Новые навыки (декомпозиция задач, управление агентами) никто толком не преподаёт
→ Вопрос ответственности: если ИИ-код создал уязвимость — кто отвечает? Чётких правил пока нет
→ Образование отстаёт: выпускники не умеют работать с ИИ-инструментами, разрыв растёт

Вывод простой: изменения уже идут. Притворяться, что всё по-старому — значит игнорировать реальность.​​​​​​​​​​​​​​​​

💻 Помните "vibe coders"? Они исчезли

Всего полгода назад весь интернет взорвался идеей "вайб-кодинга" — программировать больше не нужно, достаточно правильно промптить ИИ. Обещали создать клон Netflix быстрее, чем остынет кофе.

Что случилось за 5 месяцев:

Оказалось, что сделать 100 "вайб-приложений" легко. Но поддерживать хотя бы одно из них — настоящий кошмар.
Главная проблема: ИИ не просто ошибается — он "уверенно неправ". Генерирует код, который выглядит идеально, но на деле это катастрофа. Галлюцинирует библиотеки, внедряет SQL-инъекции, хардкодит API-ключи, пропускает валидацию.
Реальность вернулась: CEO, которые писали меморандумы об увольнениях, теперь тихо публикуют вакансии "Senior Engineer (AI Code-Review)". Компании поняли, что "быстрый кодер" — это тот, кто пушит 10 критических уязвимостей в продакшен.
Вывод: ИИ — не автопилот, а копилот. Не замена сеньора, а инструмент, который делает сеньора ещё нужнее. Будущее не за "вайб-кодингом", а за валидированным кодингом.

Первый пузырь ИИ-эйфории лопнул 🎈

🔗 Читать на Medium [https://medium.com/write-a-catalyst/remember-vibe-coders-yeah-theyre-gone-2a1c52eed4ff]
#ИИ #разработка #AI #программирование #vibe_coding

n8n 2.0: релиз, который ставит безопасность выше фич

Open-source платформа для автоматизации рабочих процессов выпустила мажорную версию спустя 2+ года — не с новыми возможностями, а с enterprise-grade фундаментом. За это время: 30K→160K звёзд на GitHub, 6K→115K коммьюнити.

Философия: hardening release
Вместо погони за фичами — устранение технического долга через breaking changes. Обещают 1-2 мажорных релиза в год вместо многолетних пауз.

Ключевые изменения:

🔒 Task Runners по умолчанию

- Весь код (JS/Python) выполняется в изоляции с ограниченным доступом
- Блокировка env-переменных, отключение ExecuteCommand по умолчанию
- External mode: код в отдельных контейнерах (критично для SOC 2/GDPR)

⚡ Производительность

- Новый SQLite pooling driver: до 10x быстрее в бенчмарках
- Убрали in-memory режим для бинарных данных → предсказуемая работа под нагрузкой
- 220 исполнений/сек стабильно

🔄 Subworkflows теперь ждут

- Исправлен баг: parent-workflow корректно получает результаты child-workflow с Wait-нодами
- Разблокирует approval workflows, human-in-the-loop сценарии

💾 Publish/Save разделены

- Save сохраняет черновик, Publish деплоит в продакшн
- Конец случайным поломкам live-воркфлоу при редактировании

🛠 Migration Report Tool

- Диагностика проблем перед апгрейдом: deprecated ноды, конфликты конфигов
- Поддержка v1.x ещё 3 месяца

Breaking changes:

- OAuth callbacks требуют аутентификацию, конфиги — 0600 permissions
- Убрали Pyodide Python, n8n tunneling, несколько deprecated нод
- Task runners для external mode: отдельный образ n8nio/runners

Кому критично:
Enterprise с compliance, self-hosted деплои, dev-команды на живых системах.

Сигнал: платформа выросла из стартапа в production-ready решение. Никакого маркетинга — только фундамент, на котором можно строить годами.

https://medium.com/@aksh8t/n8n-2-0-a-hardening-release-that-redefines-enterprise-workflow-automation-a1a59bbb397e

🤖 Production pipeline заменили на AI-агенты — честный разбор 6 недель в бою

ETL pipeline падал третий раз за неделю. Инженер принял радикальное решение — заменить систему на автономных AI-агентов, которые принимают решения без разрешения.

Старая боль:
Pipeline из 5 источников данных с непредсказуемыми форматами. JSON превращается в XML. Три формата timestamp. Код трансформации — 300+ строк if-statements. Новый edge case? Добавь ещё один if. Технический долг рос как снежный ком.

Архитектура на агентах:
Вместо жёстких правил — три типа агентов, которые адаптируются:
• Router Agent выбирает оптимальный путь обработки
• Transform Agent генерирует код трансформации на лету
• Validator Agent проверяет результат

Нет схем. Нет предопределённых правил. Агенты смотрят на данные и решают, что делать.

Почти уволили:
На второй неделе Transform Agent обнаружил баг в обработке timezone за 6 месяцев. И решил всё пересчитать. В production. В рабочее время. Warehouse встал. Дашборды упали. BI-команда в шоке.

Пришлось добавить систему подтверждения через Slack для критичных операций.

Цифры за 6 недель:
• Инциденты: 47 → 3 (все самовосстановились)
• Success rate: 94.2% → 99.7%
• Новый источник данных: 2-3 дня → минуты
• On-call алерты: 23 → 0
• Стоимость: $340 → $890/мес

Да, дороже в 2.5 раза. Но команда за 6 недель выкатила 3 major feature вместо тушения пожаров.

Выводы:
Агенты — не серебряная пуля. Они решают КАК, не ЧТО. Работают для непредсказуемых данных с частыми изменениями форматов. Требуют чётких границ, прозрачности и системы одобрения для опасных операций.

Главный результат — не метрики, а возврат времени. Инженеры снова строят продукт, а не чинят pipeline по ночам.

🔗 [Читать на Medium]

https://ai.gopubby.com/i-replaced-a-production-data-pipeline-with-ai-agents-heres-what-actually-happened-cc042e99aa67

#AI #DataEngineering #ETL #AIagents #production #MLOps #automation

💠 AGENT SYSTEM DESIGN

Методология построения модульных AI-систем нового поколения

Что это:
AGENT SYSTEM DESIGN — это архитектурный подход к созданию распределённых AI-систем, в которых один “монолитный” агент разбивается на сеть специализированных подагентов. Каждый подагент выполняет конкретную функцию, обладает собственным промптом и состоянием, а взаимодействие между ними управляется через системный протокол.

⸻

🧠 Принципы:
1. Один агент = одна функция
Специализация вместо универсальности. Агент решает одну задачу, но делает это идеально.
2. Состояние = внешний протокол
Агенты не хранят глобальное состояние — оно передаётся через MCP (Model Context Protocol) и управляется централизованно.
3. Вызов ≠ ответ, а контракт
Каждый вызов агента — это соглашение: вход → цель → действие → результат, с возможностью отложенного исполнения.
4. Масштабируемость через композицию
Агентов можно комбинировать как функции, вызывая сложные реакции простыми связками.
5. AI-to-AI взаимодействие
Агенты общаются между собой напрямую, без участия пользователя — выстраивая цепочки рассуждений и принятия решений.

⸻

📦 Бизнес-решение:

INITE Agent Fabric
— Платформа для сборки и управления сетью AI-агентов.

Возможности:
• Конструктор агентов по шаблонам (промпт + функция + состояние)
• Протоколы взаимодействия (MCP, Agent-to-Agent, failover)
• Управление жизненным циклом агента (инициализация → вызов → лог → архив)
• Интеграция с внешними системами через Webhooks, API и n8n
• AI-панель управления агентами в реальном времени

⸻

🎯 Где применяется:
• Автоматизация бизнес-процессов (продажи, поддержка, документация)
• Образовательные системы (AI-тьюторы, менторы, корректоры)
• Медтех (разделение агентов на диагностику, рекомендации, поддержку)
• Агентные платформы и метавселенные (NPC, цифровые сотрудники)

⚡️ Claude Code за час создал то, над чем команда Google работала год

Jaana Dogan, Principal Engineer в Google (отвечает за Gemini API), опубликовала взрывное заявление: Claude Code от Anthropic за час создал рабочую систему, которую её команда разрабатывала целый год.

Задача:
Распределённые оркестраторы агентов — системы, координирующие работу множества AI-агентов. Google исследовала различные подходы без консенсуса.

Промпт:
Всего три абзаца описания проблемы. Dogan создала упрощённую версию на основе существующих идей для теста (внутренние детали компании использовать нельзя).

Результат:
За час Claude Code выдал решение, сопоставимое с годовой разработкой Google. Да, не идеально и требует доработки, но уровень совпадает.

Реакция инженера:
“Эта индустрия никогда не была игрой с нулевой суммой, поэтому признавать заслуги конкурентов логично. Claude Code — впечатляющая работа, я воодушевлена и более мотивирована двигать нас всех вперёд.”

Эволюция AI-кодинга по Dogan:

- 2022: системы дописывали отдельные строки
- 2023: обрабатывали целые секции
- 2024: работали с несколькими файлами, строили простые приложения
- 2025: создают и реструктурируют целые кодовые базы

В 2022 она не верила, что уровень 2024 года можно масштабировать как глобальный продукт. В 2023 сегодняшний уровень казался отстоящим на 5 лет.

Советы от создателя Claude Code:

Boris Cherny (создатель инструмента) рекомендует:

- Дать Claude способ проверять свою работу — это удваивает/утраивает качество
- Начинать сессии в режиме планирования, итерировать до solid-плана
- Использовать фоновых агентов для ревью кода
- Запускать несколько инстансов Claude параллельно для разных задач
- Интегрировать с внешними инструментами (Slack, BigQuery, Sentry)

Ограничение в Google:
Claude Code разрешён только для open-source проектов, не для внутренних. Команда Google работает над собственным решением на базе Gemini.

Качество и эффективность в AI-кодинге превзошли всё, что кто-либо мог представить.

🔗 [Читать на The Decoder](https://the-decoder.com/google-engineer-says-claude-code-built-in-one-hour-what-her-team-spent-a-year-on/)

*#AI #ClaudeCode #Google #coding #automation #AIagents #development*

Посвящается всем, кто не покладая рук растил себе копилотов и агентов еще до того, как узнал, что они так называются.
Как сказала мне Наташа, посмотрев на мем, который я сварганил: "И, похоже, мы все еще в отличной компании!"