Всем привет! Рады представить новую версию Explyt 5.0 с поддержкой Rider 🚀 новым тестовым агентом, Web search & Web fetch и другими приятными улучшениями.
Поддежка Rider
Разработка и тестирование приложений на C# стали легче и эффективней.
Всем привет! Рады представить новую версию Explyt 5.0 с поддержкой Rider 🚀 новым тестовым агентом, Web search & Web fetch и другими приятными улучшениями.
Разработка и тестирование приложений на C# стали легче и эффективней.
Недавно прошла конференция Яндекса по ИИ и облачным технологиям. Впечатлила работа с AI Studio, демонстрирующая возможность создавать агентов "на лету", даже не используя программирования.
Естественно, любую вещь надо попробовать, и я принялся за дело. Читать полностью »
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как меняется программирование с приходом ИИ. Автор делится опытом: в его проекте уже 90% кода пишется агентами, но вся ответственность за архитектуру и продакшен остаётся на нём. По мнению автора, это не далёкий прогноз — это уже реальность, просто распределённая неравномерно.
«Я думаю, что через три-шесть месяцев мы придём к тому, что ИИ будет писать 90% кода. А ещё через год — к миру, где ИИ пишет фактически весь код».
Привет! В этой статье я детально разберу основные фреймворки для AI-агентов, попробую их побенчить и детально распишу их плюсы и минусы. Если вы подступались к агентам, то первым вопросом наверняка стало «а на чем их делать?». Отовсюду все говорят про langchain и десяток других фреймворков, звучат аббревиатуры типа MCP и A2A, какие-то Swarmы и CrewAI, мультиагентность и самое всякое разное.
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о новом API /v1/responses от OpenAI, который объединяет простоту Chat Completions и мощь Assistants, и при этом сохраняет состояние рассуждений, мультимодальность и встроенные инструменты. Это шаг к агентам будущего — и, похоже, к новому стандарту работы с моделями OpenAI.
GPT-5 уже вышел, и мы хотим подробнее рассказать о наилучших способах его интеграции, об API Responses и о том, почему Responses идеально подходит для моделей рассуждения и для будущего, ориентированного на программных агентов.