Хотите узнать, как устроен и работает искусственный интеллект, а еще провести время интересно и с пользой? 📚
Тогда ловите подборку от Дмитрия Юдина — технического лидера AI в Cloud․ru. В списке книги как для новичков, так и для продвинутых:
1.«iPhuck 10», Виктор Пелевин 📗
Философия, технологии и сарказм в одном флаконе. Главный герой — детектив и искусственный интеллект, который пишет романы, в которых расследует преступления.
Для тех, кто любит постороннюю, искусство и немного цифрового безумия.
2. «Охота на электроовец», 2 тома, Сергей Марков 📗
Это полноценная энциклопедия по истории искусственного интеллекта. От древних счетов до электросетей, от Гиппократа до GigaChat. В книге юмор и много неожиданных фактов.
Будет интересно тем, кто хоть раз спрашивал GigaChat, как он работает :)
3. «Глубокое обучение», Ян Гудфеллоу 📗
Книга, достойная лежать на тумбочке у каждого дата-сайентиста. Толстая, серьезная, техническая. Если хочешь копнуть глубже в нейросети это твой новый лучший (и требовательный) друг.
Не для слабонервных, но зато после прочтения в разговорах можно уверенно использовать пруфы: «Ну, в третьем томе всё расписано…».
4. «Грокаем глубокое обучение», Эндрю Траск 📗
Более дружелюбный вход в тему — Траск объединяет всё пошагово, просто и понятно. Если слово «грокаем» кажется вам сложным, не волнуйтесь — книга помогает реально понять, а не заучить.
Подойдет тем, кто хочет разобраться, но не знает, с какой стороны подойти.
5. «Как учится машина», Ян Лекун 📗
Легенда в мире AI объясняет, куда движется искусственный интеллект, как он работает, и почему нам (возможно) не стоит паниковать. Мало формул, но много рассуждений, иронии и визионерства.
Для тех, кто хочет понимать технологии, а не просто удивляться им.
👉 А еще приглашаем внести свой вклад в развитие отечественного AI — испытать нашего нового AI-помощника Клаудию, который позволяет автоматизировать управление ресурсами и инфраструктурой в публичном облаке Cloud.ru Evolution.
🫧 Технологический пузырь лопнул: что случилось с ИИ-агентами?
Аналитики из Gartner предупредили, что к 2027 году более 40% проектов с ИИ-агентами будут закрыты. Спойлер: ИИ как ключевую технологию никто не отменяет, но если будете запускать своих ИИ-агентов, учтите риски, которые увидели эксперты и добавили мы от себя.
ИИ-агенты — это программы, которые автономно или полуавтономно могут принимать решение с использованием технологий ИИ. Когда вам не надо каждый раз запрашивать чат-бот, а он сам отследит ситуацию и будет выдавать вам самые оптимальные туристические маршруты.
Естественно, это даёт возможность упростить и ускорить бизнес-процессы, и компании активно используют её. Аналитики Gartner предсказывают, что к 2028 году как минимум 15% рабочих решений будет приниматься с участием ИИ-агентов (сейчас около нуля), а 33% корпоративного ПО будет включать ИИ-агентов (сейчас около 1%). Почему же эта же компания предупреждает об отмене почти половины проектов с ИИ-агентами?
Во-первых, из-за непредсказуемой стоимости. Сейчас внедрение ИИ-агентов находится на экспериментальной стадии и может дать первые результаты. Но при попытке полноценно интегрировать их в бизнес-процессы компании могут столкнуться с тем, что это дорого или невыгодно.
Во-вторых, из-за непредсказуемой ценности для бизнеса. Понятно, что ИИ может ускорить бизнес-процессы и повысить их эффективность. А может и не помочь. Только после «приземления» тех же больших языковых моделей будет ясно, могут ли они помочь (как в случае с поиском по техдокументации) или потребуют слишком больших затрат ресурсов на проверку результатов работы ИИ.
Наконец, третий пункт — это сложность риск-менеджмента. Как предотвратить утечку информации и взлом ИИ? Как убедиться в адекватности результатов работы ИИ-агента? Это ещё предстоит научиться узнавать, потому что стандартных методик пока нет.
Возможно, сразу во всех трёх пунктах лежит ещё один момент. Gartner предупреждает, что под модным названием компаниям пытаются «продать» и RPA, и чат-боты и другие процессы, которые работают без ИИ или автоматизации. Если они помогают бизнесу — это, конечно, хорошо, но цена старых решений под видом модных «ИИ-агентов» может оказаться выше, чем у исходного продукта, а значит, финальная окупаемость будет под вопросом.
В общем, совет можно дать такой: используйте новые инструменты, но не поддавайтесь на хайп — взвешивайте риски и потенциал внедрения ИИ-агентов.
Сначала мы хотели просто поиграть в Minecraft с коллегами. Но в какой-то момент поймали себя на мысли, что достраиваем копию очередного нашего дата-центра, да и в целом построек получилось довольно много. Тут-то мы и решили, что пора открыть сервер для всех желающих.
Переходите на сайт, регистрируйтесь и получайте доступ. В игре вас ждут:
Выживание — классический режим с нормальной сложностью, где можно строить, исследовать, добывать. В общем, заниматься типичными майнкрафтовскими делами. А чтобы было веселее, мы добавили туда ежедневные несложные задания с внутриигровыми наградами (железные ботинки или алмазный меч всегда пригодятся). Но можно унести и вполне реальные призы: плюшевых тирексов, носки, кепки и прочее. Для этого нужно найти где-то в игровом мире секретную табличку с кодом и сообщить его Telegram-боту (каждый код уникален, поэтому, пожалуйста, уничтожьте табличку, когда сообщите код).
Креатив — та часть сервера, где находятся наши дата-центры, музей технологий, необычные постройки от игроков и так далее. С Креативом по умолчанию нельзя взаимодействовать, можно только смотреть. Но если вы проявите свои таланты строителя в Выживании, то сможете добавить сюда свою постройку.
Арена — локация, которую мы открываем только по четвергам для проведения больших PvP- и PvE-событий. Побеждайте и выигрывайте плюшевых тирексов и другие призы от Selectel.
Теперь немного скучной, но важной информации. Играть можно только с ПК. У вас должна быть установлена копия Minecraft Java Edition 1.21.5 или новее. В целом, на этом все. Регистрируйтесь, чтобы получить данные для входа и быть в курсе всех новостей (а еще чтобы получить приз, если победите) и присоединяйтесь к игре.
One Day Offer для разработчиков, аналитиков, тестировщиков 1С от Ozon Tech
Сразу 9 команд в поиске специалистов, которые уже проектировали и внедряли 1С-решения в крупных IT-компаниях. Получить оффер в Ozon Tech можно всего в 3 шага. 1С в Ozon — не просто ещё одна платформа. Это система учёта ведущего e-com России с охватом в 10 стран. В ней всё — от тарифов для селлеров из Еревана до графика работы ПВЗ в Караганде.
Кто нам нужен? Опытные специалисты с глубокой экспертизой — разработчики, тестировщики, аналитики. Вакансии открыты в 9 команд, и во всех — нешаблонные задачи на пределе возможностей 1С. Подать заявку до 15 июля.
Как всё пройдёт? Онлайн и по расписанию. Даты интервью можно изменить по договорённости. 17.07 — знакомство с командами в формате презентации и Q&A — до 30 минут. 18.07 — техническое интервью, основанное на реальных задачах — 60-90 минут. 19.07 — финальное интервью с тимлидом — до 60 минут.
Почему стоит участвовать? Во-первых, потому что мы — Ozon Tech, наши проекты вдохновляющие и перспективные, а условия — на высшем уровне бигтеха.
Во-вторых, в таком формате вы получаете максимум результата при минимальных затратах, как временных, так и эмоциональных: мы сократили 1 этап интервью и с оффером вернемся в день проведения финального интервью.
В-третьих, это экспресс-проверка своей ценности на рынке. Если вы давно работаете на текущей позиции, полезно получить обратную связь и узнать, что сейчас особенно востребовано. Ну, и как минимум, это стимул обновить портфолио.
Да... скоро уже не нужно будет знать как выбрать выдержку, диафрагму, поставить свет, взаимодействовать с моделью... Надо будет просто знать как правильно формировать промпт, чтобы было ровно 5 пальцев и одна голова
Два «крита» в Windows: как эксперты Positive Technologies спасли мир миллионы устройств
Лето 2025 года началось с неприятного сюрприза для пользователей Windows — Microsoft экстренно выпустила патчи для двух опасных уязвимостей, найденных исследователями из Positive Technologies. Обе баги могли привести к серьезным последствиям: от краха системы до полного захвата контроля над компьютером.
VHD-файл как билет в админ-клуб
💥 Недостаток безопасности CVE-2025-49689 получил оценку 7,8 балла по шкале CVSS 3.1.
Сергей Тарасов, руководитель группы анализа уязвимостей в экспертном центре безопасности Positive Technologies (PT Expert Security Center, PT ESC) Positive Technologies обнаружил, что злоумышленник может получить полный контроль над вашим компьютером, если вы откроете специально подготовленный виртуальный диск (VHD).
📌 Как это работает? Вам присылают «безобидный» VHD-файл (например, якобы архив с документами). Вы его открываете — и вуаля, злоумышленник уже админ в вашей системе.
📌 Где прячется угроза? В драйвере файловой системы NTFS. Затронуты Windows 10, 11 и серверные версии.
Статистика страха: Таких уязвимых устройств в сети — 1,5+ миллиона, больше всего в США и Китае.
В декабре 2024 года солнечный зонд Parker НАСА вошёл в историю, максимально приблизившись к Солнцу, и мы наконец-то можем увидеть некоторые из полученных им снимков. Космическое агентство опубликовало покадровую съёмку наблюдений, сделанных с помощью широкоугольного сканера Parker Wide-Field Imager for Solar Probe (WISPR) во время прохождения зонда через солнечную корону (внешнюю атмосферу) 25 декабря 2024 года, что позволяет детально рассмотреть поведение солнечного ветра вскоре после его выхода. Зонд сделал эти снимки, находясь всего в 6,5 миллионах километров от поверхности Солнца. Для наглядности, в видеоролике НАСА поясняется: «Если бы Земля и Солнце находились на расстоянии одного фута (30 см) друг от друга, зонд Parker Solar Probe находился бы примерно в полудюйме (1,3 см) от Солнца».
MLOps или как облегчить выполнение задач Data Science и ML-разработки
Собрали подробный обзор MLOps (Machine Learning Operations) и рассказали, как организовать машинное обучение. С помощью этого подхода можно развертывать и поддерживать ML-модели на всех этапах жизненного цикла.
Популяризация практики MLOps началась с Дэвида Скалли — специалиста по машинному обучению в Google. Он стремился ускорить обучение моделей и минимизировать количество ошибок за счет автоматизации процессов. В 2015 году эксперт написал статью «Скрытый технический долг в системах машинного обучения» — это стало первым шагом к разработке нового подхода к ML. Сегодня MLOps полезен для задач, где необходимо проводить прогнозирование:
настраивать рекомендации в соцсетях и интернет-магазинах;
генерировать гипотезы;
разрабатывать игры с несколькими ветками сюжета в зависимости от выбранного варианта;
наблюдать за компонентами системы для устранения дефектов;
планировать рабочие процессы и ускорять развертывание.
Для старта работы по методологии MLOps важно выбрать подходящий инструмент. Подробнее об этом и основных процессах подхода рассказали в базе знаний Облака Рег.ру.
Этот семинар углубит ваши знания в RxJS и Angular. Вы изучите, как организовать потоки данных, управлять подписками, избегать утечек памяти и эффективно настроить change detection. Мы рассмотрим полезные RxJS-операторы, частые ошибки и лучшие практики. Обсудим, как выстраивать архитектуру на основе RxJS, использовать AsyncPipe и делить компоненты на умные и глупые.
Контейнеры для топ-менеджмента: способ увеличить прибыль или головная боль?
Многие компании уже давно используют контейнеры. Но все ли понимают, как на них переходить, а также какие последствия ждут бизнес, когда технология внедрена, но «готовить» ее никто не умеет? Как из-за отсутствия ресурсов этот бизнес может понести потери или вовсе встать? Или, наоборот, за счет правильного использования контейнеризации увеличить прибыль?
Уже были тысячи митапов и конференций, где мы обсуждали, как хороши контейнеры. Но бизнесу-то они зачем? Им вообще это надо?
22 июля (вторник) в 18:00 мск приглашаем вас присоединиться к жаркой дискуссии, на которой мы соберем топ-менеджеров крупных компаний — генеральных, технических и исполнительных директоров. Они расскажут, как они видят (и видят ли вообще) пользу от контейнеризации и как именно они ее оценивают.
GlowByte приглашает на практический вебинар «Безграничный Excel: сводные таблицы над миллиардами строк за секунды!»
Друзья, если вы работаете с данными в Excel, то это точно будет вам интересно! Приходите на практический вебинар GlowByte и Rapeed "Безграничный Excel: сводные таблицы над миллиардами строк за секунды!".
Мы расскажем вам о российской платформе Rapeed и покажем, как с помощью этого инструмента можно анализировать гигантские массивы данных без сложных запросов. Живые демонстрации, реальные кейсы и ответы на ваши вопросы — всё в одном мероприятии!
Почему это интересно?
Если вы работаете с данными в Excel, то точно знаете его пределы:
файл "весит" сотни мегабайт,
отчёты строятся мучительно медленно,
данные — в десятках разных источников.
Но вы можете:
Перестать зависеть от ограничений Excel по объему и сложности данных;
Научиться соединять данные из разных систем (1С, CRM, КХД, Hadoop, S3) прямо в интерфейсе (PivotTable) сводной таблицы Excel;
Дать своей команде инструмент для сверхбыстрого анализа без необходимости моделирования данных и написания SQL-запросов.
Что? Где? Когда?
Живая демонстрация нового российского продукта Rapeed (in memory OLAP): эксперт подключит Excel к источникам с миллиардами строк, построит сводную таблицу и покажет, как работать с гигантскими массивами без зависаний и SQL-запросов.
В программе:
Как быстро и эффективно работать в PivotTable в Excel с источниками более 1 млрд строк.
Объединение сложных источников за пару кликов.
Демо реальной задачи из сферы розничного бизнеса.
Сможете задать любой вопрос создателю аналитической платформы Rapeed.
Бонус: Все участники вебинара получат доступ к триальной лицензии rapeed.ai на специальных условиях.
Привет, Хабр. Делимся подборкой ближайших открытых уроков. Это вебинары с преподавателями-практиками, где можно разобраться в теме и задать вопросы экспертам. Участие бесплатное, требуется регистрация.
“Уходим, уходим, уходим…” Как понять, что проект пора закрывать?
Когда твоя деятельность состоит в том, чтобы запускать стартапы, неизбежно сталкиваешься еще и с другой стороной - периодически проекты приходится закрывать. Сегодня расскажу о том, как понять, что с проектом пора прощаться.
Я ранее уже рассказывал о том, что некоторое время назад мы изменили подход к сборке MVP (подробнее об этом можно прочитать в материале “Как мы перестали строить завод”). Если лет 5 назад мы собирали MVP сразу после оценки идеи, то сейчас проекты проходят стадию анализа, затем - предтеста (некий аналог пред-MVP), и только потом, когда ценность проекта подтверждена у пользователей и нам понятно, какие фичи нужны проекту, мы выводим его на сборку MVP.
Соответственно, мы будем говорить о тех проектах, которые уже прошли анализ, предтест и для которых MVP уже собран, т.е. можно сказать - проект запущен.
Стратегии Любой стартап создается либо на продажу, либо как дивидендный актив, который будет постоянно приносить прибыль основателям. Это разные стратегии работы. Для нас ближе второй путь - дивидендный актив.
Для таких стартапов важным показателем является соотношение CAC к LTV 1:3 и выше (1:4 и т.д.). Напомню, что CAC - это стоимость привлечения клиента, а LTV - это его пожизненная стоимость, то есть, то количество денег, которые он приносит компании за все время взаимодействия с ней. Существует примерный ориентир, на который ссылаются инвесторы, фонды и бизнес-ангелы во всем мире: 1 доллар потраченный на привлечение, должен приносить 3 доллара прибыли, не ниже. Поэтому основная задача стартапа - добавиться соотношения 1:3. Все гипотезы, которые мы тестируем, должны быть направлены на сокращение стоимости привлечения и на повышение LTV.
Если достичь оптимального соотношения не получается, нужно либо сделать пивот - т.е. резко изменить вектор направления стартапа в ту сторону, где удастся улучшить показатели. Второй путь - закрыть проект.
Мне приходилось закрывать проекты неоднократно. Например, “Турбо-ассистент” - сервис по подбору ассистентов для делегирования самых разных задач. Причина для закрытия была проста - не сошлась юнит-экономика. Мы проанализировали свои ошибки: во-первых, всех ассистентов нанимали в штат (что неизбежно влекло расходы), во-вторых, взяли на проект достаточно большую команду. Но если смотреть широко - рынок оказался не готов к такому проекту. Нам приходилось слишком много ресурсов тратить на то, чтобы доказать пользователю, что делегирование - это нормально, безопасно и удобно. В итоге проект закрыли.
А если дать стартапу время? На самом деле, решающее значение имеет не время, а деньги - сколько их есть у стартапа или сколько готов дать инвестор. Если по цифрам виден рост, то деньги - это не проблема. А вот если роста нет то здесь все зависит либо от терпения инвестора, либо от запаса тех денег, что выданы проекту на данный момент.
В моей практике бывали случаи, когда было очевидно, что проекту можно дать время. В такой ситуации важно не экономить деньги, просто закрыв стартап, а дать команде шанс переломить ситуацию. К деньгам в данном контексте я отношусь не как к цели, а как к средству для достижения конечной цели.
Проекты открываются и закрываются, так устроена система. В первые годы работы, признаюсь, я испытывал досаду, когда проект приходилось останавливать. Но сейчас к этому отношусь как к норме: это часть нашей бизнес-модели. Мы стараемся минимизировать риски и ввели новые этапы -преданализ, анализ идей, предтест - все это для того, чтобы вероятность успеха проекта была максимальной!
Небольшой технический чек, который стоит пройти каждому, кто ведёт продукт или отвечает за разработку. Если узнаете себя — возможно, пора не спешить с новой фичей, а разложить фундамент.
Весь проект держится на одном человеке И он — не документация. Ушёл в отпуск — проект замер.
Задачи ставятся в личке, на встрече или в голове "Я же в телеге писал задачу". Без трекинга всё разваливается.
Никто не может объяснить, что по приоритету Всё срочно, всё горит, всё одновременно. Ну вы поняли.
Прод выкатывается вручную, или в пятницу вечером Даже не баг, а фича. Проблемы по подписке.
Тестов нет, баги ловим по фидбеку Багрепорт от клиента — это не QA.
Архитектура — это слово из чужого лексикона Потому что “нам и так норм”. До первой перегрузки.
Вопросы “а как это работает?” решаются методом тыка Потому что комментировать код — западло.
Бэкапы где-то есть… но никто не проверял Олег говорил, что сохранял себе дамп локально
Ушёл один человек — и половина знаний ушла с ним Значит, их не было в проекте — только в его голове.
Если вы загнули 3–4 пальца — значит пора встать и осмотреться. Пока “всё работает” — это ещё не стабильность, это просто везение.
Некоторые проблемы уже рассмотрел подробнее в своих статьях
Коротко о том, чем гиганты индустрии радовали нас на этой неделе:
🟡Exa Hallucination Detector — проверит факты в сгенерированном тексте; 🟡Vidu — добавили функцию «оживления» изображений; 🟡Grok 4 — вышла новая модель от Маска; 🟡Perplexity — выпустили свой ИИ-браузер Comet; 🟡Higgsfield — теперь умеет создавать ИИ-клонов; 🟡SuperPrompt — браузерное расширение для хранения промптов; 🟡Morphic — научился создавать ИИ-двойников; 🟡Flux Kontext — добавили 15+ новых пресетов для редактирования фото в 1 клик. 🔥Первыми узнавать за новые и полезные нейронки можете тут!)
Представлен открытый проект под названием GenCAD: Image‑conditioned Computer‑Aided Design Generation with Transformer‑based Contrastive Representation and Diffusion Priors. Этот сервис превращает любые чертежи сразу в 3D-модель с кодом CAD. На входе обычный чертёж, на выходе — готовая 3D CAD-модель и вся история её построения с параметрами и командами, как в SolidWorks или Fusion.
Вольный пересказ тезисов от управляющего партнера Sequoia Capital из подкаста «AI or DIE»
почему то ссылка на подкаст недоступна, scam, но я все равно расскажу вам
💫 Начинается время безграничных возможностей AI устраняет традиционные ограничения, позволяя небольшим и гибким командам вытеснять крупные и неповоротливые компании. Бизнесу придется внедрять AI, иначе он быстро станет неактуальным. Через 10 лет практически каждый человек будет умнее, чем умнейшие сегодня.
✨ Вместо количества сотрудников нужно растить «magic per employee» Успешность компании больше не измеряется количеством персонала. Чем больше людей, тем выше операционные затраты на поддержание бизнеса. Маленькие компании с качественно выстроенными AI процессами могут тратить это время на изучение своих пользователей и на адаптацию к постоянно меняющимся трендам
💵 Еще одна проблема раздутого штата — их скрытые расходы Большой штат всегда ведет за собой сложности в координации, усложненный найм и постоянные затраты на онбординг. Все это отвлекает от основной задачи компании — создания ценности для клиентов. Компактные команды лучше сохраняют фокус на клиенте и быстро принимают решения.
Фаундерам придется уделять максимум времени прямому взаимодействию с клиентами, регулярно вовлекая их и свою команду в развитие продукта. Компании, погруженные во внутреннюю бюрократию вместо клиентской ценности — не смогут конкурировать с маленькими и быстрыми конкурентами.
🕶 Реагируйте, а не предсказывайте Теперь быстрое реагирование на изменения важнее, чем попытки предугадать будущее. Будущее сегодня слишком непредсказуемо.
Компании, плохо адаптирующиеся к изменениям, быстро потеряют свои позиции. Microsoft и Nvidia — хороший пример качественной адаптации, несмотря на их размеры
💞 AI как гениальный сотрудник Воспринимайте AI как нового, сверхразумного и не ленивого сотрудника. Вместо того чтобы разочаровываться в AI, стоит научиться работать с ним. Практически любую бизнес задачу уже сейчас можно оптимизировать с помощью AI. А то, что нельзя оптимизировать сейчас, можно будет оптимизировать через пол года или год
✍️ Стройте бизнес модели на будущее Можно не бояться, если ваша перспективная бизнес модель не сходится из-за высоких затрат на АИ компьютинг. За последние 3 года они упали в десятки раз, и пока останавливаться не собираются
🍭 Относитесь к AI с оптимизмом Люди и основатели, которые с энтузиазмом используют AI как мощный драйвер изменений — точно добьются успеха. По сравнению с теми, кто продолжает игнорировать этот инструмент. Сейчас наступил идеальный момент, чтобы ускорять свой рост, проявлять смелость в инновациях и опережать конкурентов.
========
🎮 Как бы я действовал уже сегодня, если бы меня попросили сделать AI трансформацию внутри компании
1️⃣ Оценил бы бизнес модель, текущие задачи и штат компании. Отметил бы, что уже сейчас можно улучшить с помощью AI. Или что можно будет улучшить через пол года
2️⃣ Сократил бы внутренние барьеры и бюрократию, фокусируясь на быстром внедрении инноваций.
3️⃣ Выстроил бы процесс регулярного взаимодействия с клиентами, чтобы четко понимать их потребности и быстро реагировать на изменения. Сейчас это еще важнее, чем было недавно
4️⃣ Создал бы небольшие гибкие команды и в каждую команде бы выделил или добавил лидера в AI. Задача этого человека — нести AI знания внутрь своей команды и к каждой новой задаче задавать вопрос — а как мы можем решить ее быстро и с минимальными человекоресурсами
5️⃣ Постоянно проводил бы новые эксперименты и тестировал новые AI решения. И быстро бы интегрировал те решения, которые отлично себя показали
💯 Вывод, который я и так всем говорю AI — это не просто технологический тренд, как блокчейн допустим, а критически важный повод полностью пересмотреть структуру, стратегию и принципы работы вашей компании
Cataclysm: Dark Days Ahead (2025) — как живёт и развивается roguelike, который до сих пор учит выживать
Игра без маркетинга. Без издателя. Без бюджета. Но с кодом, который живёт дольше многих ААА-проектов. Почему Cataclysm DDA всё ещё актуальна — и что из неё может почерпнуть разработчик?
📌 Что это вообще за игра?
Cataclysm: Dark Days Ahead (или просто CDDA) — roguelike-выживалка с открытым исходным кодом. Изначально создана в 2010-х, проект уже давно перерос статус инди-хобби. Вокруг игры сформировалась уникальная архитектура разработки, напоминающая open-source проекты вроде Godot или Blender.
При этом CDDA — это не просто «рогалик». Это огромный симулятор выживания, в котором учитывается всё: климат, диета, микроорганизмы, ткани, генетика, сила удара, источник света, запах, химия топлива, рефлексы NPC… Она не для всех — но от неё сложно оторваться.
🧬 Почему она до сих пор развивается?
Проект жив благодаря:
Cообществу разработчиков, регулярно вносящих правки на GitHub
Модульной архитектуре — почти всё, кроме движка, вынесено в JSON
Открытому патч-процессу: pull-request может отправить любой желающий
Строгому CI — игра проверяется на стабильность при каждом изменении
CDDA — это не Unity и не Unreal. Но это отличный пример того, как жить без них. Игра написана на C++ с минимальной внешней зависимостью и на удивление гибкой логикой.
🧠 Архитектура и интересные решения
📁 JSON Everywhere: почти все предметы, существа, профессии, здания, сценарии, книги, мутанты и их поведение — вынесены в конфиги. Даже атакующие свойства NPC настраиваются без перекомпиляции.
🧪 Эволюция и симуляция: монстры «видят» запах, запоминают игрока, боятся огня, ищут пищу, воспринимают звуки и реагируют на источник света.
🔧 Модификации на лету: моддинг работает в реальном времени. Можно изменить структуру мутанта или добавить новую машину, не трогая движок.
🛠 Технический долг признан открыто: разработчики не скрывают костыли. В issues открыто обсуждаются недоработки, устаревшие решения и предложения по рефакторингу.
🎮 Почему стоит попробовать?
Если ты разработчик — это почти живая документация по построению системной игры с открытым исходником. Если ты игрок — это один из самых глубоко проработанных симуляторов выживания с огромной свободой действий.
Редактировать можно всё: от предметов и диалогов — до поведения монстров
Написать мод — можно за вечер
💬 И всё же...
Что делает старый roguelike привлекательным даже в 2025 году? Что заставляет людей править JSON-файлы, компилить на локальной машине, и устраивать «чистки баланса» спустя 10 лет после релиза?
Возможно, потому что эта игра живёт, а не просто запускается.
Как заставить AI-агентов говорить на одном языке и работать вместе?
Небольшая сноска по поводу того, кто такие агенты, потому что сейчас агентами любят называть обычные автоматизации
Агент — это AI-сущность, которая должна: — понимать задачу и условия выполнения — принимать решения, чтобы добиться наилучшего исполнения — общаться с другими агентами, чтобы прийти к своей цели — работать независимо, как сотрудник
Что предложил и сделал Google? По сути, создал язык и мессенджер для агентов. Как людям нужны слова и способ связи, чтобы договориться — так и агентам нужен стандарт общения
У меня появилась аналогия с островами. Агенты без протокола — как жители разных островов Каждый внутри своего острова как-то справляется. Но сейчас, чтобы выстроить взаимодействие с другими островами — нужно каждый раз договариваться с нуля
A2A протокол предлагает агентам общий язык и единый протокол работы.
И эффект у этого должен быть такой-же, какой сейчас дает нам интернет и английский язык
🏢 И еще одна простая аналогия на примере компании
Катя из HR нанимает людей Дима из Legal проверяет договоры Маша из Logistics заказывает доставку
Они общаются через Telegram на русском языке
😉 В мире ИИ: Катя, Дима, Маша — это агенты
A2A — это их Telegram и русский язык. Если что-то из этого убрать в их коммуникации, то работа встанет
Как обстоят дела AI агентов сейчас — без A2A ⏺ Каждый агент живёт в изоляции ⏺ Все связи — ручные, через API и всякие автоматизации) ⏺ Нет общего языка, нет поиска друг друга ⏺ Всё держится на хрупком и дорогом коде
Что даёт A2A протокол 🔵 Общий язык и формат общения между агентами 🔵 Описание способностей AI-агента через AgentCard в виде JSON формата 🔵 Передача задач и их состояний (Task, Artifact) 🔵 Поддержка долгих задач, асинхронность, push-уведомления 🔵 Безопасность на уровне enterprise (OAuth, TLS, mTLS) 🔵 Поддержка фреймворков по типу LangChain, Genkit, LangGraph и тдтп
🤝 Как Model Context Protocol и A2A работают вместе MCP — это стандарт, который помогает LLM-моделям подключаться к данным, ресурсам и внешним инструментам. Он уже за пару месяцев успел закрепиться как стандарт ниши — OpenAI, Anthropic и многие другие строят совместимость с MCP.
A2A решает другую задачу Он позволяет агентам координировать действия между собой — не как "инструмент → вызов → результат", а как равноправные сущности, которые обмениваются задачами, артефактами и статусами.
MCP — это про «чем пользоваться» A2A — это про «с кем и как взаимодействовать»
MCP соединяет агента с инструментом, A2A — с другими агентами.
И если всё будет развиваться так, как сейчас — мы получим масштабируемые экосистемы, где агенты умеют пользоваться ресурсами и договариваться друг с другом
Пишем в Gemini — «Найди разработчика, можно удалённо, но с таймзоной около Pacific Bay»
Агент через A2A находит HR-агента HR-агент возвращает список кандидатов Зовется другой Агент — интервью-агент Затем зовется агент для проверки background check кандидатов.
И на выходе получаем самого подходящего кандидата
И это все должно работать без Zapier, специальных API и других склеек / костылей
😎 Почему это важно бизнесу
Больше автоматизации Агенты сами находят друг друга, передают задачи, отслеживают статус.
Быстрее запуск и рост Добавить нового агента должно быть очень быстро и просто
Меньше затрат Меньше разработки и поддержки, так как есть единый стандарт
Гибкость Хочешь заменить блок или протестировать нового подрядчика — просто меняешь агента
Понятно, что пока это все стадия "Для гиков", но уже движение есть. MCP понадобилось пол года, чтобы найти свою аудиторию. Для А2А уже прошло 3 месяца, и оно вроде как все еще растет
