Искусственный интеллект

Практическое пособие по устройству production-ready агента. Часть 1. Долговременное состояние (durable state): ход, шаг, событие

Меня зовут Александр Сахаров, я директор по партнерствам в компании Диасофт. И тезис, с которого начну, довольно дерзкий: старый айтишный треугольник «быстро, дешево, качественно, выберите два» в 2026 году можно закрывать. Правда, с одним условием, о котором почему-то  практически не говорят.

На днях мы собрались с коллегами обсудить мифы вокруг искусственного интеллекта. Поговорили про AGI и массовые увольнения из-за внедрения ИИ, но с определенной долей скепсиса. И вот почему. Дело в том, что по свежим данным 56 процентов CIO в мире за последний год не получили от ИИ ни роста выручки, ни снижения затрат. Удивлены?

Привет, Хабр! 

Часто, заходя в крупные ИТ-проекты, мы наблюдаем одну и ту же картину: заказчики выбирают «странные пути», которые кажутся логичными на бумаге, но на практике сжигают миллионы рублей и годы времени. Это не просто ошибки планирования, а фундаментальные мифы, которые до сих пор живут в головах топ-менеджмента.

Недавно мы собрались с коллегами, чтобы препарировать эти заблуждения. Если вам ближе видеоформат, полную версию нашего разговор можно посмотреть на Youtube, а обсудить технические нюансы мы всегда готовы в Telegram-канале Департамент разработки.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: ЦБ снизил ставку до 14,5%, Швеция не верит в 6% инфляцию в РФ, очередное покушение на Трампа, xAI Илона Маска не умеет правильно использовать видюхи, а также массовые сокращения у Цукерберга. 

В первой статье я писал про SDD на примере одного вечера. После чего прошёл 17 спринтов SDD на FullStack-приложении: B2C-трекер привычек и целей, два репозитория, 251 тест на бэке и 77 на фронте, релиз в продакшен. Здесь — что не дало мне потерять контроль на этом масштабе.

Все усложняют работу с AI-агентами. А что если хватит markdown + git? Без LangChain, без VectorDB, без оркестраторов. Рассказываю что реально работает.

Если вы часто упираетесь в лимиты Claude Code / Codex и не понимаете, куда улетают токены — этот лонгрид для вас

Да и вообще всем, кто хочет разбираться в современных AI инструментах, будет полезно

Разбираемся

1. Как устроено контекстное окно изнутри: 7 слоёв (от весов модели до MCP и skills)
2. Что такое attention и при чем тут O(n²)
3. Как работает agent loop на примере 4 вызовов модели
4. Почему prompt caching экономит до 10× в лимитах при правильной работе с ним

Сууупер длинная статья

Многие из нас идут на работу, полные энтузиазма, что ИИ сделает самую нудную и сложную часть работы. Claude, Cursor, Gemini и десятки агентов — обещают освободить нас от рутины и превратить обычный день в поток гениальных идей. Но вместо лёгкости вы вдруг ловите себя на том, что мозг гудит, как перегретый сервер. Мысли путаются, решения даются медленнее, и вы тупите, будто после бессонной ночи. Добро пожаловать в эпоху «AI brain fry» (перегрев мозга от ИИ).

Именно так называется феномен, который подробно разбирают авторы статьи в Harvard Business Review (март 2026 года) — команда экспертов из BCG и Университета Калифорнии в Риверсайде. Они провели опрос среди 1488 американских сотрудников крупных компаний и выяснили, что ИИ не всегда друг. Иногда он становится тихим вором ваших когнитивных ресурсов.

У видео-моделей есть память между кадрами. У диффузионных фото-моделей - нет. Именно поэтому стандартный тайлинг профессиональных кадров на 40-150 мегапикселей всегда даёт лестницу швов на градиенте неба, плывущий цвет на коже и драматический перепад текстур на границах тайлов.

Я двадцать лет работаю ретушёром и четвёртый год пытаюсь это починить, приспособить диффузионки к профессиональной съёмке. Все эти годы любой подход, что мой, что чужой, крутится вокруг одного: режем картинку на 100+ тайлов, обрабатываем каждый отдельно, склеиваем обратно. И каждый раз вылезает то же самое - тайлы не согласовываются между собой.

В статье разбираю три идеи о том, как у фото-модели может появиться память между соседями. Восемь архитектурных классов памяти из видео-диффузии (BCLA из SANA-Video, FramePack, SVD reshape, AnimateDiff и другие): какие переносятся на тайлы, какие нет и почему.

Это заключительная статья серии. Экспертная система, состоящая из информационных блоков и словаря, реализованная на принципах технологии поиска решений управляемого данными, позволяет накапливать и сохранять прикладные знания. Наполнение системы знаниями целиком и полностью доступно прикладным специалистам. Появляется возможность реализации прикладных задач в самых разных предметных областях с минимальным привлечением ИТ-специалистов, и практически без традиционного программирования. Опираясь на сохранённые знания, узкие прикладные специалисты могут автоматизировать свои насущные задачи. Радикально снижаются затраты на разработку и одновременно получается качественный, масштабируемый и легко сопровождаемый продукт.

Прошло уже несколько месяцев с момента анонса Seedance 2.0. Несмотря на большой ажиотаж вокруг этой модели, ее публичный релиз состоялся позже, чем ожидалось.

Причина стала ясна довольно быстро. Seedance 2.0 привлек внимание благодаря своей исключительной способности генерировать реалистичных людей, узнаваемых персонажей и сцены, которые выглядели настолько похожими на настоящие кинокадры, что это вызвало даже некоторое беспокойство.

Seedance 2.0 — это унифицированная мультимодальная система для генерации аудио и видео с входными данными в виде текста, изображений, аудио и видео.

Модель стала попадать в заголовки мировых СМИ не просто потому, что результаты были качественными и «кинематографичными». Они были настолько реалистичными, что у людей возникало чувство беспокойства. Именно по этой причине широко распространились ролики с лицами Уилла Смита, Тома Круза и Киану Ривза.

Поиск решений управляемый данными предполагает постоянное взаимодействие с пользователем. База знаний должна позволять одновременно обслуживать несколько клиентских мест. В статье рассматриваются принципиальные вопросы различных вариантов организации взаимодействия пользователей с экспертной системой (локально, в локальной сети, через интернет).

В статье не рассматриваются вопросы технической реализации типа: REST/SPA‑подход или long polling / WebSocket / server‑side session / event sourcing.

Еще два-три столетия назад «взять и обучить» клерка мог только сам банк. Однако и сегодня, когда подготовкой специалистов занимаются топовые вузы, банки не пренебрегают корпоративным образованием. Рассказываем, как и чему банки учили сотрудников — 400 лет назад, в начале XX века и сейчас — и почему многие современные компании (включая МКБ) в этих вопросах делают ставку на ИИ.

Cursor — AI-powered IDE на базе VS Code, которая обрабатывает миллионы строк кода разработчиков через свои серверы. Когда я задумался о безопасности этого продукта, возник вопрос: насколько надёжна серверная модель авторизации, которая стоит между бесплатным пользователем и Claude 4 Opus?

В эксперимент мы шли с уверенностью, что ChatGPT хотя бы раз из пяти промахнётся с главным диагнозом. Не промахнулся. Пять из пяти: метаболический синдром, субклинический гипотиреоз, перименопауза, MGUS, статин-индуцированный рабдомиолиз. Ставка проиграна, но самое интересное оказалось не здесь.

Модели разошлись сразу после диагноза. У ChatGPT провалилось то, что в клинической работе называется «что пациент делает в ближайшие две недели»: к каким врачам идти, какие обследования сдать до начала терапии (ПСА перед заместительной терапией тестостероном, маммография перед МГТ), какие целевые уровни держать и когда перепроверять, как прочитать соотношение АСТ и АЛТ при рабдомиолизе. На четырёх плановых кейсах эта разница повторилась одинаково.

А на пятом — кейсе MGUS — проиграл уже МедАссист. ChatGPT и соотношение альбумин/глобулин посчитал явно, и конкретный список подтверждающих тестов для гематолога назвал — мы не сделали ни того, ни другого. Раздел про этот кейс у нас расписан подробнее остальных: мы договорились разбирать свои промахи внимательно, а не проматывать.

Оговорюсь сразу. Пишем мы от команды, которая делает МедАссист, — один из двух сервисов в сравнении. Интерес у нас есть, прятать его бессмысленно. Поэтому методику мы зафиксировали до первого прогона, ответы обоих сервисов приводим слово в слово, а кейс, где мы проиграли, разбираем подробно. Судить, насколько это уравновешивает конфликт интересов, — читателю.

Когда компания Anthropic анонсировала свою большую языковую модель Mythos , на первый взгляд этот инструмент произвёл неиллюзорное впечатление, а кого-то и всерьёз озаботил. Но, вчитавшись в материалы о Mythos, замечаешь, что общественный отклик не столь однозначен, как броские заголовки. То и дело приводится цифра «до 20 000 долларов», но она не означает, что Mythos походя нашла один катастрофический баг, поиск которого был оценён в такую сумму. В собственном отчёте компании Anthropic описано, что в эту сумму входит обширный поиск, сложившийся из тысячи взаимодополняющих прогонов, а найдено было несколько десятков трофеев. Бесспорно, это тоже замечательное достижение, но правда отличается от той патетической версии событий, которую подхватила молва. Далее компания Mozilla выпустила статью, в которой рассказала, что при помощи Mythos удалось выявить в браузере Firefox 150 множество проблем, найденных средствами ИИ, причём, они клонят всё к тому же: искусственный интеллект всерьёз заявил о себе в поиске уязвимостей. В оригинале этот пост называется «The zero-days are numbered» (Нулевые дни сочтены).

Когда мы ехали по юго-западу Мемфиса, КеШон Пирсон попросил меня опустить окно автомобиля — выяснилось, что наш пункт назначения лучше не просто увидеть, но и унюхать. По пути мы проехали мимо заброшенной угольной электростанции справа, а затем — действующей электростанции слева, оснащённой огромными газотурбинными установками. Пирсон, руководитель некоммерческой организации «Мемфисское сообщество против загрязнения», вёз меня к новейшему промышленному мегапроекту своего родного города.

В воздухе уже витали запахи сажи, бензина и асфальта. Потом я почувствовал покалывание, поднимающееся по ноздрям и спускающееся в горло, как будто я простудился. Когда мы приблизились, я услышал грохот кранов и грузовиков, а затем из-за группы деревьев проступил целый лес электрических опор. Наконец я увидел его — ангар с белыми стенами, размером больше дюжины футбольных полей, где Илон Маск намеревается создать бога.

Это «Колосс» («Colossus») — центр обработки данных, который компания Маска по разработке искусственного интеллекта xAI использует в качестве полигона для обучения Grok, одной из самых передовых в мире моделей генеративного ИИ. Обучение этих моделей требует ошеломляющего количества энергии; если «Колосс» будет работать на полную мощность в течение года, он будет потреблять столько же электроэнергии, сколько 200 000 американских домов. Как написал Маск в X, при полной загрузке этот объект и два других близлежащих дата-центра xAI будут потреблять почти два гигаватта энергии. Ежегодно эти объекты могут потреблять примерно в два раза больше электроэнергии, чем весь город Сиэтл.

Ещё в феврале OpenAI начала пичкать ChatGPT таргетированной рекламой, паразитирующей на личной привязанности пользователей к этому ИИ-генератору. Сам Сэм Альтман изначально называл такой шаг «крайней мерой». А теперь, по данным Axios, OpenAI уже планирует получить от этой рекламы $2,6 млрд до конца текущего года, а к 2030 году компания ожидает, что рекламная выручка (ARR) достигнет $100 млрд!

Возникает главный вопрос: оправдала ли себя эта крайняя мера? Спасло ли будущее OpenAI превращение ChatGPT в рекламную помойку, торгующую пользовательскими данными?

Чёрта с два! Мне кажется, люди просто не осознают, насколько глубокую яму вырыл себе Альтман.

Ранее в этом году финансовый директор OpenAI Сара Фрайар заявляла, что в декабре 2025 года компания достигла регулярной годовой выручки (ARR) в $20 млрд от платящих пользователей. Это значит, что за один только декабрь OpenAI заработала $1,66 млрд. Недавно произошел массовый уход пользователей из ChatGPT (об этом чуть позже), так что давайте предположим, что их ARR остался примерно на том же уровне. Это означает, что внедрение рекламы увеличило доходы OpenAI... всего на 0,5%. Стрелка на спидометре едва дрогнула!

Да, OpenAI заявляет, что к концу года планирует получить от рекламы $2,6 млрд. Но прогнозы OpenAI почти всегда раздуты. Ранее я подсчитывал, что если выручка OpenAI продолжит расти текущими темпами, то в 2026 году она составит около $30,8 млрд. То есть даже при самом идеальном сценарии реклама увеличит их доходы лишь на 8,4%.

Заметьте: речь идёт о выручке, а не о прибыли. В той же статье я прикинул, что убытки OpenAI за 2026 год составят как минимум $22,2 млрд. И снова: даже в лучшем случае эти рекламные копейки сократят убытки компании чуть больше чем на 10%.

DeepSeek V4 Pro — это 1,6 триллиона параметров, mixture of experts (MoE), 49 млрд активных параметров и контекст в 1 миллион токенов. V4 Flash — рабочая лошадка: 284 млрд параметров суммарно, 13 млрд активных. Обе модели обучены примерно на 33 трлн токенов. На агентских бенчмарках кода, MMLU Pro, GPQA Diamond, SWE-bench Verified — V4 рядом с Opus 4.7 и GPT-5.5. Немного отстаёт, но совсем немного.

Вот в чём дело.

Большинству задач не нужен абсолютный frontier. Компании не решают сложнейшие научные задачи — они ведут бизнес. Представьте: вы CEO, смотрите на GPT-5.5 по $30 за миллион выходных токенов, на Opus 4.7 по похожей цене — и тут DeepSeek в разы дешевле, open source, его можно дообучать, хостить где угодно, контролировать точечно. Математика очевидна.

Здесь и начинается проблема.

Всем привет! Меня зовут Сергей Тимакин, мне 22 года. Я учусь в онлайн-магистратуре НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикум на программе «Специалист по работе с данными и ИИ» и работаю аналитиком данных в Озоне. В статье рассказываю, как я стал аналитиком, устроился в Озон, зачем пошел онлайн-магистратуру и как я совмещаю учёбу с работой.