Три вопроса к тем, кто обещает безопасный AGI для человечества
*aAtS — and All that Stuff (и вот это вот всё)
Рубрика «мультиагентные системы»
Если ваш ИИ настолько крут, готовы ли вы дать ему дробовик?
2026-09-18 в 14:21, admin, рубрики: AGI, ai alignment, ai governance, ASI, автономный ИИ, безопасность ии, мультиагентные системыКак не дать ИИ‑психологу поддакивать и галлюцинировать. Инженерный разбор safety‑обвязки
2026-07-29 в 12:25, admin, рубрики: llm, RLHF, safety, галлюцинации, ИИ-психолог, ментальное здоровье, мультиагентные системыОт автора. Здесь разбираю инженерную задачу safety‑обвязки ИИ‑психологов и привожу конкретные сервисы с рынка как примеры её решения. Проверяйте утверждения и спорьте в комментариях, я специально оставил открытый вопрос в конце.
Инженерия вокруг агента: 10 идей AI Engineer
2026-07-27 в 12:08, admin, рубрики: agent loops, agentic security, AI-first разработка, ai-агенты, harness engineering, автономность агентов, верификация кода, мультиагентные системы, память агентов10 идей конференции AI Engineer о том, как меняется разработка, когда код пишут агенты.
В начале 2026 года небольшая команда OpenAI рассказала о необычном эксперименте.
Три инженера за пять месяцев создали внутренний продукт объёмом около миллиона строк кода и провели через репозиторий примерно 1500 pull request’ов. Продуктом пользовались сотни сотрудников. При этом люди не написали вручную ни одной строки: прикладной код, тесты, CI‑конфигурацию, документацию, observability и внутренние инструменты генерировал Codex.
Domain-routed agents vs naive RAG: экономика и риски архитектурного выбора
2026-07-15 в 15:56, admin, рубрики: langgraph, llm, llm-архитектура, nlp, python, rag, агенты, архитектура, ИИ, мультиагентные системы
Айсберг использования AI, или как сохранить рабочее место
2026-06-22 в 11:40, admin, рубрики: ai-агенты, claude, claude code, llm, MCP, автоматизация, мультиагентные системы, нейросети, промпт-инжиниринг, субагентыПривет! Мне грустно читать посты о том, как руководители давят на сотрудников по ускорению интеграции AI в рабочие процессы и ставят строгие KPI.
Я был в такой же ситуации, когда где-то полгода назад ко мне подошёл менеджер и спросил: «Вань, а как у нас там с AI?», на что я ответил: «Ээээ... у нас всё хорошо))» и понял, что нужно максимально быстро вкатываться в современные инструменты и искать информацию, чем я и поделюсь с вами в этой статье.
Я дал 100 AI-агентам равный бюджет — они изобрели кредиты под 15%
2026-02-23 в 9:54, admin, рубрики: ai-агенты, claude, emergent behavior, llm, python, кредитная система, мультиагентные системы, экономическая симуляция, эмерджентностьМеня давно интересовала тема emergent behavior в мультиагентных системах. Все пишут про AI-агентов, которые пишут код или отвечают на письма. Я хотел другое: что будет, если дать агентам абстрактную цель и ограниченные ресурсы? Будут ли они сотрудничать? Конкурировать?
Гипотеза была скромная: агенты научатся как-то распределять задачи.
Реальность оказалась… ну, другой.
Сетап
Железо: VPS на Hetzner, 8 vCPU AMD EPYC, 32GB RAM, Ubuntu 22.04. Без GPU — агенты только дёргают API, считать нечего. Redis 7.2.3 для message board. Python 3.11.
Варианты взаимодействия AI-агентов
2025-12-25 в 18:07, admin, рубрики: ai-агенты, AI-агенты в работе, мультиагентная архитектура, мультиагентная ии-система, Мультиагентная система, мультиагентность, мультиагентные системы, организационная структура, управление ai-агентамиВ обсуждении со специалистами часто встречаю фразу от коллег: «Ассоциируйте AI‑агента с работником организации». В этой статье я не предлагаю решения, я скорее предлагаю тему для обсуждения — насколько привычные управленческие паттерны «из мира людей», применяемые при проектировании организационных структур, применимы для организации взаимодействия AI‑агентов.
Постановка вопросов
Повальное увлечение AI‑агентами привело к возникновению стандартных «управленческих» вопросов, связанных с проектированием мультиагентных систем.
Контроль против гибкости: два подхода к созданию AI-агентов
2025-11-14 в 17:15, admin, рубрики: AI, llm, llm-модели, llm-приложения, агенты, архитектура, ИИ, мультиагентные системы, подход к разработке, системы
Пожиратель токенов (или нет): анатомия протокола MCP для ИИ-агентов
2025-10-13 в 16:21, admin, рубрики: Anthropic, llm, MCP, model context protocol, protocol, ии-агенты, мультиагентные системы, язковые моделиПоводом написания этой статьи послужил подслушанный диалог:
— А на чем у вас агенты написаны?
— У нас на MCP!
Для меня MCP всегда был просто протоколом, то есть именно способом отправки и обработки запросов. А когда я слушал выступления или читал некоторые статьи о том, как плох/хорош MCP, меня не покидало ощущение чего-то странного. Но я все же решил, что это от незнания и я чего-то не понимаю. А когда не понимаешь, но очень хочешь понимать, то самый лучший способ — это взять и разобраться.