Будни стартапа.

Последнюю неделю командные звонки — это не планирование и не дейли. Это перекрестный экзамен / спор / троллинг на тему AI security. Жутко интересно.

Сегодня два года 7-му октября.

- Мой пост от 9-го.
- Звук работы "железного купола" 21-го.
- За два года Израль обстреляли около 70 тысяч раз.
- Я застал около ~100 сирен дома.

🎗️

Наконец снял постоянное жилье в Лондоне (4 месяца на чемоданах вперемешку со стартапом!) и, разумеется, тутже задумался про 3д принтер. До этого у меня были:

- Creality Ender 3
- Prisa MINI+
- Creality Ender 3V2
- Voron v0.1
- Elegoo Mars 4
- Bambulab A1 Mini

Мою 3д-печатную душевую лейку продают на ебее, а мой штатив до сих пор самый популярный 3д-печатный штатив в интернете, так что, самоубедившись, что в этом хобби я кое-как устоялся, я заказал огромный и дорогой Bambulab H2D с активной термокамерой, двумя соплами и аж двумя AMS.

И что я вам скажу, это полное фиаско!

Его совершенно не нужно дебажить, калибровать, подпаивать и тюнинговать, другими словами, делать все то, чему я хорошо научился за последние несколько лет.

Это фатально-неинтересная штука. Еще и весит 40кг.

Сегодня LIVE демо нашей платформы на оффициальном ютуб канале гитхаба. Покажем как безопасно использовать n8n в проде. Трансляция через пять минут: https://www.youtube.com/live/SkmluS-xzmM?si=5tgNlMWijtwhX84g

Grammarly упал. Забавно, что они решили во время даунтайма просто говорить пользователям что у них идеальные тексты. Оцените мой текст на 100 баллов. Ни одной ошибки!

Это феерически смешно: добавление в контекст языковой модели твитов снижает её аналитические возможности. Самый кайф в деталях — модель тупеет от популярных твитов больше, чем от непопулярных, пропускает reasoning chains, у нее ухудшается память, увеличивается склонность к психопатии, и даже падает скор в оценке этических норм (!). Авторы попробовали привнести устойчивость к этому эффекту с помощью файн-тюнинга, но ничего не вышло.

Следующие пару недель 🇺🇸

Кто в Орландо/Остине/Атланте/СФ, буду рад!

Сегодня в Арчестре произошло что-то очень классное, но я вам не расскажу.

Мы сегодня:
1) Прилетели в Атланту во время авиаколлапса, потом не спали потому что заселились в треш-airbnb.
2) Приехали на KubeCon. Поняли что нашему стенду чего-то не хватает, экстренно притащили туда огромный телевизор из Воллмарта.
3) Накодили игру, где AI стебет игроков.
4) Собираемся разыграть пауэрбанки, половина из которых заперта в почтовой комнате airbnb, откуда мы съехали.
5) Планируем победить.

А у вас как день прошел?

Дорогой дневник, хочу торжественно сообщить что:

- Слетал по маршруту London -> Orlando -> Austin -> Atlanta -> Austin -> Orlando -> London.
- В Орландо выпил литровый флет-уайт.
- В Техасе повредил плечо прикладом.
- В Атланте смертельно замерз.
- В Великобритании узнал про "министра по ИИ".
- Пожал руку "министру по ИИ".
- Купил зимние шины с шипами на бромптон.

А главное — к нам наконец-то релоцировался Кеша из Сингапура! Смотрите какие все классные.

Кто хочет покодить на выходных:

- $3000 for Agent Browser: https://github.com/archestra-ai/archestra/issues/1303
- $900 for MCP UI support: https://github.com/archestra-ai/archestra/issues/1301

Ходят слухи что мы опять будем скоро нанимать ;)

На выходных у Archestra.AI вышла 1.0.0 🎉🎉🎉

Аркестра — это центральный AI портал для компаний с открытым исходным кодом.

Начнем с безопасности. Утечка данных через агентов — это страшный сон 2026. Дело в том, что автономные агенты уже имеют доступ к важным данным компаний, их притаскивают сотрудники или вендоры, а с появлением MCP ситуация полностью вышла из-под контроля. Агенты совершенно не устойчивы к промпт инжекшенам, а встроенные механизмы OpenAI или Anthropic не защищают на 100% из-за вероятностной архитектуры. В результате, агентов можно обмануть и заставить выдать важные корпоративные данные. Эпидемия уже прошлась катком по продуктам Microsoft, OpenAI, GitHub (мы взломали агента прямо в прямом эфире на их ютуб канале)... Ильдар, СТО рассказывал об этом недавно в подлодке.

В Аркестре есть два прокси — для инференса и для MCP. Вместе они защищают компанию от утечки данных через агентов без вероятностных SLM и классификаторов.

Кроме того, Аркестра ведет учет трат на токены, снижает затраты с помощью оптимизации моделей на лету, сжимает, логирует и даже экспортируют трейсы в OTEL. Большая часть нашей команды — бывшие контрибьютеры графаны, так что с графаной аркестра работает отлично.

Внутри платформы есть каталог MCP и оркестратор, который их запускает. То есть, сняв риски с утечкой данных, можно спокойно пользоваться MCP и строить крутых автономных агентов во всех вертикалях — в маркетинге, найме, продажах и даже финансах.

А вишенка на торте — прямо внутри аркестры есть чатик для общения с агентами с поддержкой MCP и SSO. Оказалось, что если подключить агентов к корпоративным данным, спрятать всю техническую сложность и дать сотрудникам простой доступ, можно получить очень мощный инструмент.

За последние несколько месяцев мы раскатили аркестру в нескольких организациях с десятками тысяч сотрудников и по-этому приняли решение выпустить 1.0.0.

Я знаю что меня читают DevOps и SRE. Пора пробовать, мы готовы к продакшену 😊

https://github.com/archestra-ai/archestra

На выходных мы привинтили ИИ к кофемашинке и научили ее автоматически настраиваться под отличный эспрессо. Это не шутка!

https://archestra.ai/blog/brew-by-ai

История про кофемашинку хорошо залетела на реддите!

Никогда не задумывался о скрытой травматичности жестких спринтов.

Оставим за скобками выгорание и технический долг — это известные проблемы. Куда опаснее «привычка к ложной дихотомии».

Объяснюсь на примере.

На горизонте появляется крупный заказчик с отличным бюджетом, но невероятными требованиями. Команда с энтузиазмом бросается в бой: работа кипит по 14 часов, бесконечные перелеты, стресс. В итоге мы выигрываем клиента. Все устали, но зато прокачали навык жесткой приоритизации.

Когда клиент выигран, условия меняются: аврал заканчивается. Можно выдохнуть и заняться другими задачами. Но привычка радикально выбирать между качеством и скоростью никуда не делась.

И теперь, даже когда дело касается мелкой задачи, команда задается вопросом: «Делаем быстро или качественно?».

Это и есть ложная дихотомия. Когда спринт закончен, этого выбора (как и многих других) больше не существует.

Можно сделать и быстро, и качественно. Дел-то — на пять минут...