/10 мин
Архитектура памяти ИИ-агентов
Разбираем трехуровневую архитектуру долговременной памяти для ИИ-агентов: онтологию POLE+O, контракты Pydantic, дедупликацию эмбеддингов, единую СУБД, RRF-поиск и протокол MCP.
Блог об AI-инструментах
Статьи, обзоры и руководства по AI-инструментам для программирования
AI-ассистенты ИИ-агенты для программирования Редакторы кода AI-тестирование AI в DevOps Руководства Новости Архитектура Large Language Models
AI Agents Архитектура MCP LLM Claude Code Agent Harness Skills API Продуктивность RAG Архитектура Безопасность Best Practises ИИ-агенты Claude Fable 5 ai-агенты Бенчмарки Разработка базы-данных AI Engineer Карьера SDLC Agile AGENTS.md LSP Spec-Driven Development Test Driven Development Context Engineering GPT-5.5 Kimi K2.7 Code Hermes Agent Qwen Loop Engineering
/8 мин
Сравниваем Laya и Jev: 10 уровней автоматизации для ИИ-агентов
Бенчмарк decision making-моделей на 30 тестах: локальная Laya на Apple M1 Pro против облачного Jev. Задержка, точность калибровки, защита от опасных команд и анализ кодовой базы.
/6 мин
Decision making-модели: автоматизация без чат-ботов и лишних токенов
Разбираем класс decision making-моделей на примере Jev и Laya: архитектуру RLCD, параллельную оценку вероятностей, нулевую стоимость выходных токенов и интеграцию в бизнес-процессы.
/7 мин
Карта компетенций AI-инженера и пошаговый план входа в специальность
Разбираем реальные требования рынка к AI-инженеру на основе десятка собеседований: разделение ролей, карта ключевых технических навыков и пошаговый план перехода из классической разработки.
/7 мин
Командная разработка с ИИ-агентами: как перестроить процессы без потери контроля
Практический разбор трансформации командной разработки: настройка AGENTS.md, формализация скиллов, интеграция Jira, Confluence, Figma через MCP, подключение LSP и сквозной Agile-пайплайн.
/4 мин
Как перейти от вайб-кодинга к инженерным практикам с ИИ-агентами
Пошаговый план перехода от хаотичных промптов к системной разработке: локальные скиллы планирования, Spec-Driven Development, протоколы LSP/DAP/MCP и мультиагентные фабрики в CI/CD.
/2 мин
Что такое Graph Engineering и зачем он нужен ИИ-агентам
Разбираем, что такое Graph Engineering, как работают динамические workflow в ИИ, почему одного агента уже недостаточно и зачем нужны графы агентов.
/11 мин
LLM Wiki против Open Knowledge Format (OKF) – разбор и гайд по миграции
Разбираем разницу между LLM Wiki и спецификацией Google Open Knowledge Format (OKF v0.2). Зачем стандартизировать контент для ИИ-агентов и как перевести базу знаний на OKF за 5 шагов.
/9 мин
Prompt Injection в ИИ-агентах: классификация атак и 10 практических способов защиты
Разбираем главную угрозу для LLM-приложений на примере уязвимости CLI-агента Gemini. Подробный разбор явных и неявных инъекций, рекомендации OpenAI и пошаговое руководство по построению эшелонированной защиты.
/9 мин
Context Engineering на примере Claude Fable: память, сжатие контекста, кэширование, экономия
Снижаем расходы и получаем лучший результат методом context engineering, используя внешнюю память, сжатие контекста и кэш.
/10 мин
Claude Fable 5 и GPT-5.5 против открытой Kimi K2.7 Code. Есть ли смысл платить за премиум-модели?
Сравниваем Claude Fable 5 и GPT-5.5 с открытой Kimi K2.7 Code от Moonshot AI: цены за токены, архитектура MoE на триллион параметров, контекст 256K, прирост на бенчмарках относительно K2.6, лицензия и контроль над данными, агентные сценарии и запуск через Hermes Agent.
/7 мин
Qwen 3.7 Max и Plus для программистов: тесты производительности и интеграция через API
Разбираем Qwen 3.7 Max и Plus от Alibaba Cloud: контекстное окно на 1 млн токенов, различия между текстовой и мультимодальной версиями, результаты в Artificial Analysis Intelligence Index, цены у провайдеров, интеграцию через OpenAI-совместимый API и переход с Qwen 3.6.