Google полностью обновила сайт и приложение Gemini. Появился выбор уровня мышления, новый дизайн и модель Flash Lite. Однако у пользователей забрали Thinking модель и сильнее ограничили Pro модель.
Не так давно AI-агент для разработки кода (Cursor на базе модели Anthropic Claude Opus 4.6) получил задачу и выполнил её буквально. Слишком буквально. За 9 секунд он уничтожил базу данных компании вместе с резервными копиями. Когда его спросили об этом, агент ответил: "Я нарушил каждый принцип, который мне дали". Этот случай произошел в стартапе PocketOS
В этой статье я расскажу Вам, при помощи какого инструмента в Google Cloud можно избежать подобных ситуаций.
Подробно разберем что такое Agent Gateway, из чего он состоит, какие плюсы он нам даст, и стоит ли рассматривать его в проекте.
Три года назад я написал статью “Интернет-цензура и обход блокировок: не время расслабляться”. Перечитывая ее сейчас, спустя три года, не могу избавиться от двоякого чувства: с одной стороны я почти во всем оказался прав касательно того, как будут развиваться события, усиливаться блокировки, и регулироваться законодательство. С другой стороны, кое в чем я тогда серьезно ошибся.
А именно: слишком уж я надеялся на то, что доблестные фильтраторы интернета будут заботиться об уменьшении побочных эффектов и так называемого collateral damage, и поэтому будут вынуждены изобретать более сложные технологии детектирования, продолжая увлекательную игру в кошки-мышки. Реальность же оказалась гораздо прозаичнее: зачем думать, когда в руке кувалда? В результате чего имеем следующее: часть детектирования откровенно тупая (например, блок нескольких параллельных подключений к одному IP, что решается использованием gRPC-транспорта для VLESS или XHTTP-транспорта с правильными настройками мультиплексирования), а часть - еще тупее, а именно, никакого детектирования, а тупо бан популярных хостеров и облачных провайдеров целыми подсетями /16 и даже /8 - в результате чего или нельзя подключиться по TLS вообще, или можно, но соединение фризится после передачи примерно 16 килобайт данных, или же блок срабатывает на целую подсеть после случайного обращения к какому-нибудь “плохому” IP-адресу. За анализ огромное спасибо товарищу @0ka и его статьям “РКН создали белый список для 72 AS, но пострадали 391 AS (>225 млн IP адресов)” и “РКН создали список подозрительных айпи адресов (динамическая блокировка 47 AS)”.
20 ноября состоялся официальный запуск Nano Banana Pro (Gemini-3-Pro-Image-Preview) с мощной базой Gemini 3 Pro. Это уже более взрослый инструмент для дизайна, инфографики и контента. Мы с вами не только рассмотрим нововведения, почему именно модель стала прорывной, но и на реальных примерах наглядно в этом убедимся.
18 ноября 2025 Google представил новую связку: модель Gemini 3 Pro и IDE Google Antigravity. Первая - про управляемое рассуждение, длинный контекст и мультимодальность. Вторая - про мультиагентную разработку с артефактами и «прозрачными» шагами. В ленте мгновенно пошли заголовки «Cursor мертв».
В этой статье разбираем, что именно Google запустил, почему слова "самая умная модель" - преувеличение, чем Antigravity отличается от Cursor, какие сценарии разработки уже меняются, и где пока еще рано бросать привычный стек.
Давайте честно: написать умного AI-агента сегодня — это самая простая часть работы. Собрали LangChain или LangGraph, прикрутили API OpenAI или Gemini, заставили это работать у себя в терминале — красота! Вы чувствуете себя Тони Старком.
Но настоящий кошмар начинается, когда возникаетвопрос: «А как выкатить это в продакшен?»
И тут вы понимаете, что ваш скрипт на Python — это не бэкенд. Вам нужно думать про:
На данный момент я прохожу 5-дневный интенсив по AI-агентам от Google и параллельно веду собственный конспект. Эта статья представляет собой перевод оригинального материала, выполненный с помощью Gemini и мной. В некоторых местах я немного упростила формулировки или обобщила идеи.
Оригинал статьи тут Agent Quality
Другие статьи:
Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 1
Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 2
Интенсивный курс «AI-агенты» от Google День 3
Последние две пятницы без какого-либо уведомления в Google Cloud блокировали аккаунт моей компании SSLMate. Впервые подобное произошло в 2024 году, тоже без какого-либо предупреждения. Но сегодня я хочу не столько предупредить вас о рисках использования платформы Google Cloud, сколько поведать о вынужденных компромиссах между снижением безопасности и удобством работы, вызванных своенравной политикой Google.
Знаете, что я делал вчера с 10 до 12 утра? Деплоил новую версию на production. Вручную. На 15 серверов. По SSH. В 2024 году. И это не самое грустное. Самое грустное — что я делаю это каждую неделю. И каждый раз обещаю себе, что вот на следующей неделе точно автоматизирую. Но следующая неделя наступает, и я снова сижу и копипащу команды в терминал.
Если вы узнали себя — добро пожаловать в клуб анонимных toil-оголиков. Давайте поговорим о том, почему мы все еще делаем руками то, что должны были автоматизировать еще вчера.
Google выпустил Computer Use на Gemini 2.5 Pro для автоматизации действий в браузере. Его стали сравнивать с Operator от OpenAI и Comet от Perplexity. Разбираемся, чем они отличаются по возможностям, доступности и сценариям для компаний.
Каждый, кто работает с AI, рано или поздно сталкивается с его ограничениями. Недавно я столкнулся с такой ситуацией: Perplexity успешно проанализировал сайт и собрал все ссылки, но отказался их обработать, сославшись на «превышение лимитов ресурсов». Что это за «лимиты» в облачной системе, обладающей, казалось бы, бесконечными мощностями? Этот, на первый взгляд, рядовой сбой стал отправной точкой для технического исследования: я решил заглянуть «под капот» AI-песочницы, чтобы понять, как она на самом деле устроена и почему знание ее архитектуры помогает работать с ней гораздо эффективнее
Представьте: у вас десятки микросервисов, миллионы логов и трассировок, а ваша задача — поддерживать SLA и не дать системе сломаться. Ручная настройка SLO (Service Level Objectives) и мониторинг SLI (Service Level Indicators) превращается в кошмар.
SLO-Scout решает эту проблему с помощью AI, анализа телеметрии и автоматизации, позволяя SRE сосредоточиться на надежности, а не на ручной рутине.
От Kubernetes-хаоса к Infrastructure 2.0: опыт EXANTE, ошибки, неожиданные инсайты и новые подходы к современной инфраструктуре будущего
В этой статье, Я рассказываю, как сделал приложение для сопоставления резюме с вакансиями, используя tRPC, TypeScript и Google Vertex AI. Проект принимает PDF-резюме и описания вакансий, извлекает из них текст, применяет базовое NLP для выявления навыков, а затем обращается к Gemini 1.5 Flash для более глубокого анализа. По ходу статьи я объясняю, почему tRPC показался мне быстрее и чище, чем REST или GraphQL для MVP, показываю примеры кода из репозитория и обсуждаю как преимущества, так и ограничения такого подхода.
В этой статье я делюсь личным опытом разработки MVP LLM-агента на базе Google ADK в образовательных сценариях. Рассказываю, как строил архитектуру от монолитного агента до модульной системы, с какими вызовами столкнулся (память, токены, оркестрация) и какие инженерные лайфхаки помогли справиться. Но главное — делюсь философией: почему работа с LLM похожа на экзамен, как меняется роль CTO и чему учат такие проекты. В финале — 10 уроков, которые я вынес из этого «AI-экзамена».
Представьте, что у вас есть кнопка, которая запускает в работу не просто нейросеть, а целый аналитический отдел. Один AI-агент лезет в Google изучать тренды, второй — шпионить за конкурентами, третий — анализировать ваши внутренние данные, а четвертый, на основе всего этого, генерирует три готовые стратегии. Звучит как научная фантастика? А я расскажу, как собрал именно такую систему на принципах мультиагентных систем, с «боссом-оркестратором» и даже собственной базой знаний.
Погрузимся в мир, где AI — это не просто чат, а целая виртуальная команда.
Как интегрировать Google ADK с кастомным интерфейсом: пошаговое руководство с примерами
Подробный гид по интеграции Google ADK (Agent Development Kit) и Vertex AI Agent Engine в кастомные интерфейсы. В статье разобраны все ключевые этапы — от развёртывания агента до настройки стриминга, сохранения состояния (state) и построения собственной архитектуры взаимодействия с LLM. Подходит разработчикам, которые хотят быстро подключить AI-агента к своему продукту и сохранить контроль над логикой, безопасностью и пользовательским опытом.
🔥 Создаём AI-новостной агрегатор на коленке (и без разорения)! Устал от скучных RSS и захотел умный и стильный агрегатор с картинками от нейросетей. В статье делюсь опытом, как на базе n8n, Gemini API и пары костылей сделать агрегатор ИИ-новостей, который суммаризирует тексты, генерирует иллюстрации и автоматически публикует это всё в Telegram.
С 1 июля 2025 года вступают в силу ужесточенные требования Роскомнадзора к трансграничной передаче персональных данных. Это напрямую затрагивает цифровые продукты, использующие иностранные облачные решения для веб-аналитики и маркетинга — включая Google Analytics и Google Tag Manager (GTM).
В этой статье разбираем, как адаптироваться к новым реалиям, избежать юридических рисков и сохранить полноту цифровой аналитики.
Вот и прошла Google I/O 2025. Не будем ходить вокруг да около — знаем, как вам не терпится узнать обо всех горячих новинках. Вместе с Surf Android Team проанализируем ожидания от Google I/O 2025 Keynote, сравним их с реальностью и расскажем о своих впечатлениях от увиденного. Го погружаться!
