В статье Spring AI: retrieval augmented generation мы научились добавлять в контекст модели произвольные данные из векторного хранилища. Теперь давайте пойдём ещё дальше и посмотрим, как можно добавлять в контекст модели сторонние инструменты.
Протокол контекста модели (Читать полностью »
Всем привет! Меня зовут Борис, я веду канал «Борис_ь с ml» про информационную безопасность и машинное обучение. Сейчас мой основной вектор исследований - мультиагентные системы и их безопасность. Поэтому в мае выступал на эту тему на III Форуме «Технологии доверенного искусственного интеллекта» с докладом «Протоколы MCP и A2A - безопасность для мультиагентных систем или новые угрозы?». По этой ссылке - презентация с выступления.
С тех пор как OpenAI внедрила функцию function calling в 2023 году, я всё чаще задумываюсь о том, что потребуется, чтобы по-настоящему разблокировать экосистему агентов и инструментов. По мере того как базовые модели становятся всё более интеллектуальными, возможности агентов взаимодействовать с внешними инструментами, данными и API всё больше фрагментируются: разработчики вынуждены реализовывать агентов с индивидуальной бизнес-логикой под каждую отдельную систему, в которой агент работает или с которой интегрируется.
Очевидно, что необходим единый стандартный интерфейс для исполнения, извлечения данных и вызова инструментов. Читать полностью »
Model Context Protocol (MCP) стремительно завоевал позиции де-факто стандарта для взаимодействия между AI-агентами и внешними инструментами. Статистика впечатляет: по состоянию на май 2025 года PyPI пакет MCP скачивается около 1.8 миллиона раз в неделю, а NPM пакет — 6.9 миллиона раз, что в сумме составляет почти 8.7 миллиона еженедельных загрузок SDK.
Однако с ростом популярности закономерно возникают вопросы о безопасности. Команда исследователей из Queen's University (Канада) провела первое крупномасштабное эмпирическое исследование безопасности и поддерживаемости MCP серверов, результаты которого были опубликованы в июне 2025 года.
Любой проект начинается с идеи. Первый шаг - проработка идеи через общение с LLM используя веб интерфейс. Вы можете использовать Claude Opus 4, если вам нужен более чёткий и профессиональный тон. Выбирайте GPT 4.5 если вам подходит более расслабленный, креативный стиль общения. Но в любом случае, общий принцип такой: высказать модели идею, развить её, попросить задавать уточняющие вопросы, попросить составить структурированный документ описывающий проект целиком.
TL;DR:Читать полностью »
Область искусственного интеллекта стремительно развивается, открывая новые способы повышения эффективности их работы и интеграции с данными в реальном времени. Одним из последних достижений стал Model Context Protocol (MCP)Читать полностью »
история о том, как в текущем моменте истории, по сути любой разработчик может в одиночку задизраптить любой вертикальный рынок и даже отрасль
Помимо самого ИИ, который как снег на голову, мы находимся на пороге беспрецедентного передела рынков в бизнесе.
Традиционная корреляция между успехом стартапа и созданием рабочих мест ослабевает с каждым днем. AI-native компании будут достигать соответствия продукта рынку (Product Market Fit) быстро с одним основателем, но с более высоким уровнем автоматизации, чем когда-либо прежде. Ок, это про стартапы.
MCP - это открытый протокол от Anthropic, который стандартизирует способ предоставления контекста LLM (большим языковым моделям). Подобно тому, как USB-порты обеспечивают стандартизированный способ подключения к различным периферийным устройствам, MCP обеспечивает стандартизированный способ подключения ИИ-моделей к различным источникам данных и инструментам.
Искусственный интеллект в программировании уже давно вышел за рамки простых подсказок кода. Современные инструменты, такие как GitHub Copilot, интегрированные в Visual Studio Code, способны не только дописывать код, но и выполнять команды в терминале, запускать сборки и тесты прямо из редактора. Вот еще Open AI вчера выпустил Codex, это адаптация моего поста про SWE-Agent.
