АГЕНТЫ И АГЕНТНАЯ ЭКОНОМИКА. 17.07.25.
Микро-дайджест недели.
=> Если мы будем следить за ходом их мысли (рассуждениями ИИ-агентов), то мы сможем лучше их понимать и управлять ими. Этот манифест за безопасность Chain of Thought Monitorability подписали вчера ведущие исследователи индустрии.
Но по факту весь ризонинг, демонстрируемый пользователю, может оказаться внешней декорацией, а решение LLM может принимать исходя из совершенно другой логики и других связей, то есть не тех, которые они демонстрируют в цепочках рассуждений. Другое дело с мультиагентными системами, там есть возможность сохранить прозрачность, даже в случае деградации "честного" Chain-of-Thought у отдельных моделей.
Я называю эту область когнитивной инженерией, а будущих специалистов когнитивными инженерами. Пишу об этом книгу.
=> Не любите вайб дебаггинг также как и я? На подходе инженер Azimov, и его ключевое отличие от текущих код-генераторов в том, что он не только генерит код, по словам разработчика он его будет "понимать".
Потому что он имеет доступ ко всей информации проекта, изучает всю экосистему разработки внутри компании и вытащит весь требуемый контекст: просмотрит всю кодовую базу, архитектурную документацию, обсуждения на GitHub, историю чатов и многое другое. Рекомендую внимательно изучить подход этого стартапа, это следующий уровень, который возможно дает ответы на вопрос, почему лидеры мнений были так оптимистичны в своих публичных спичах.
=> Деньги любят тишину. Я попробовал угадать, что за продукт выкатит бывшая CTO Open AI Мира Мурати, которая недавно подняла еще 2 млрд $ на seed-раунде при оценке 12 млрд $, при этом никто не знает, а чем собственно занимается ее стартап Thinking Machines Lab AI. Читайте в новой статье
=> Open Deep Research это агент для глубоких исследований с открытым исходным кодом, созданный на основе LangGraph и совместимый с вашими источниками данных, LLM и MCP-серверами. Подробно в блоге
И краткий обзор на YT демонстрирующий архитектуру такого агента и принципы разработки, как запустить агента локально с помощью LangGraph Studio и как быстро протестировать его с помощью Open Agent Platform.
=> AWS стремится стать универсальным центром для ИИ-агентов от Anthropic, IBM, Perplexity и других. Amazon Bedrock AgentCore - ожидаемый релиз комплексного подхода AWS для создания и развертывания различных ИИ-агентов. Одно место, любые агенты, все под рукой. Иначе бизнес начинает сходить с ума от разнообразия выбора, в котором он в общей массе не очень то пока разбирается.
AWS представил комплексный набор сервисов корпоративного уровня, которые помогают разработчикам быстро и безопасно развертывать и эксплуатировать ИИ-агенты в любом масштабе, используя любую платформу и модель, размещенную на Amazon Bedrock или в другом месте. Здесь все подробности. А здесь коротко в видео на YT.
=> Хотите собирать низко висящие фрукты лиды? Есть такое решение Orange Slice. Они собирают разные рыночные сигналы по вашим ICP и определяют тех, кто заинтересуется вашим продуктом, а затем преподносят вам их словно "на блюдечке", с различными нюансами и деталями, так что остается только продать 😉
=> Посмотрите на Runway Act-Two - я впечатлен, модель захвата движения нового поколения с существенным улучшением качества и поддержкой отслеживания головы, лица, тела и рук. Для Act-Two требуется только видеозапись движения и референсный персонаж.
Lionsgate и AMC Networks уже участвуют в проекте, изучая модель будущих производственных процессов для Голливуда.
=> И напоследок, вот такой фреймворк, эмулирующий функциональность Grok Heavy с помощью мультиагентной оркестровки. И никаких $300
***
Предыдущие материалы и выпуски дайджеста, там до сих пор много интересных инсайтов. Более 50% из них имеют длинный горизонт актуальности. О новых бизнес-моделях и ИИ-стартапах: Айвентор и Фред
