
Amazon Q Developer против GitHub Copilot: чей агент лучше
Amazon Q Developer и GitHub Copilot ушли от простого автодополнения к агентам, которые сами правят репозиторий. Разбираем, чем они отличаются, сколько стоят и кому что подходит.

Amazon Q Developer и GitHub Copilot ушли от простого автодополнения к агентам, которые сами правят репозиторий. Разбираем, чем они отличаются, сколько стоят и кому что подходит.

Два подхода к вайб-кодингу: облачная среда Replit, где всё в браузере, и терминальный агент Anthropic, который живёт в вашем репозитории. Разбираем, где каждый выигрывает.

Salesforce берёт по $2 за каждый разговор Agentforce, HubSpot тарифицирует Breeze кредитами. Разбираем, где автономные агенты реально экономят, а где счёт вырастает быстрее, чем поток лидов.

Notion и ClickUp встроили ИИ прямо в рабочее пространство и берут за него отдельные деньги. Разбираемся, что именно вы платите и где какой инструмент реально экономит время.

Два редактора-форка VS Code превратили ассистента в агента, который сам правит десятки файлов. Разбираем, чем отличаются подходы Cursor и Windsurf и во что обходится каждый.

Zapier и Make перевели свои автоматизации на ИИ-агентов, которые сами решают, какой шаг выполнить. Разбираем, где это работает, а где превращается в дорогую игрушку.

Microsoft и Google встроили в офисные пакеты автономных ИИ-агентов, которые сами читают почту, готовят отчёты и запускают процессы. Разбираем, чем отличаются подходы и во что это обходится компании.

AutoGen делает ставку на гибкий диалог агентов, CrewAI — на роли и процессы. Разбираем, где какой фреймворк выигрывает и на что закладывать бюджет на токены.

Оба фреймворка решают одну задачу — заставить LLM работать не в чате, а в цикле с инструментами. Но подходы разные: один даёт низкоуровневый граф, второй — готовую метафору команды. Разбираем, где что дешевле в поддержке.

OpenAI и Anthropic научили модели двигать курсор, кликать и заполнять формы вместо человека. Разбираем, где эти агенты реально работают, где ломаются и во что обходятся.

Perplexity и Google каждый по-своему решают одну задачу: заставить нейросеть не просто ответить, а собрать источники и рассуждать. Разбираем, где какой инструмент выигрывает и сколько это стоит.

AutoGPT запустил моду на автономных агентов в 2023-м, но застревал в циклах и жёг токены впустую. Manus обещает довести задачу до результата. Разбираем, что реально изменилось.