Агенты, которые сами кликают по экрану и заполняют формы, за год превратились из демо в продукты. Но на настоящих сайтах с капчами, попапами и медленной загрузкой они по-прежнему спотыкаются. Разбираем, где граница.
Термин «vibe coding» ввёл Андрей Карпатый в феврале 2025 года. За полгода он превратился в маркетинговый ярлык. Разбираем, что стоит за подходом и где он ломается.
Крупные ИИ-платформы открывают каталоги готовых навыков и агентов — от GPT Store до Claude MCP. Разбираем, чем skill marketplace отличается от обычного магазина плагинов и кому он реально нужен.
Anthropic представила Agent Skills — папки с инструкциями и файлами, которые Claude подгружает по мере надобности. Разбираем, чем это отличается от системного промпта, MCP и кастомных GPT.
Пользователи ChatGPT, Claude и Gemini скопили тысячи фактов о себе внутри одного сервиса, но перенести их к конкуренту нельзя. Разбираем, почему память привязана к провайдеру и какие инструменты пытаются это изменить.
Стартапы Mem0 и Zep продают то, чего нет у самих моделей: долговременную память между сессиями. Разбираем, чем они отличаются от простого RAG и кому это реально нужно.
Anthropic и другие команды продвигают подход, где агент хранит промежуточные результаты в файлах на диске, а не держит всё в контекстном окне. Это меняет экономику долгих задач.
Anthropic и другие вендоры добавили в своих агентов механизм субагентов — отдельных исполнителей с собственным контекстным окном. Разбираем, что это меняет и где это лишнее.
Когда агенту подключают десятки функций, он начинает выбирать не те и путаться. Разбираем, почему растёт число ошибок и какие подходы предлагают Anthropic и разработчики MCP.
Длинные сессии с ИИ-агентами упираются в лимит контекстного окна. Компакция — способ сжать историю разговора, не потеряв суть. Разбираем, как это устроено в Claude Code, Cursor и других инструментах.
Чем длиннее диалог с агентом, тем больше он путается и тем дороже каждый запрос. Разбираем, как устроена память у актуальных инструментов и какие подходы к её управлению работают на практике.
Модели рекламируют контекст в сотни тысяч токенов, но информация из середины длинного промпта теряется. Разбираем эффект «lost in the middle» и как обойти его на практике.