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

Привет, Хабр!

Меня зовут Александр Сахаров, я директор по работе с партнерами в «Диасофт». Последние пять лет мы строим экосистему Digital Q - набор low-code платформ для enterprise-разработки в микросервисной архитектуре. Внутри у нас около двух тысяч разработчиков, и мы на собственном опыте знаем, что бывает, когда каждая вторая команда изобретает велосипед.

Но в этой статье я хочу показать не только наш взгляд. На конференции Deckhouse Conf 2026 мне удалось собрать за одним столом людей, которые каждый день живут внутри этой проблемы: это руководители в ИТ в крупнейших банках и телеком компаний, помогал мне Артем Гениев из «Фланта», руководитель бизнес-юнита «Экспресс 42» - ребята, которые строят платформу со стороны DevOps и инфраструктуры.

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.

Всем привет!

Я senior разработчик 1С, прошел довольно много собеседований последние 2 года и почти на каждом спрашивают про транзакции и особенно про ошибку «В данной транзакции уже происходили ошибки». Предлагаю топ вопросов с ответами по этой теме.

И знаете что? Это правда. Почти.

Но «почти» — это самое опасное во всей истории, так как либо ты управляешь системой, либо она управляет тобой руками runtime'а.

В трёх статьях я разберу путь, через который проходит почти каждый Go-разработчик от наивного «я добавил go — получил параллельность», до взрослого «я проектирую concurrency-систему с понятными границами».

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.

Привет, Хабр. Я b0w9r.

Полтора года назад мои знания в разработке находились на отметке 0.00. Кто-то из вас, возможно, помнит мою историю: я начинал учить HTML и CSS, выписывая теги ручкой в тетрадь, потому что у меня не было не ноутбука не компьютера.

Я всё ещё иду по следам программирования, но недавно я сделал важный шаг — всего за 1 месяц я собрал и выкатил свой первый продукт: FocusMind (локальный рабочий хаб с Pomodoro, задачами и заметками).

Оглядываясь на эти полтора года и этот безумный месяц разработки, я сформулировал для себя мысль, которая идеально описывает путь любого начинающего разработчика:

В 2026 году в России. Продвижение мессенджер-каналов уже невозможно воспринимать как задачу «про один Telegram». На конец апреля Telegram жестко блокируется, но реклама пока не запрещена. Бизнесу нужен запасной вариант. И не просто трафик в канал, а управляемая схема, в которой можно считать стоимость перехода, сравнивать сценарии входа и не зависеть от одной платформы. Один из рабочих подходов — вести пользователя не напрямую в мессенджер, а через промежуточную страницу: объявление в Яндекс Директ, короткий лендинг-прокладка, а уже затем переход в MAX, возможность перейти в ваш Telegram или бот MAX.

Если убрать коммерческую упаковку, это вполне практичная модель для performance-запуска и системного набора аудитории в мессенджерах. Ниже — короткий разбор того, как работает такая схема, где у нее сильные стороны, где ограничения и что важно не забыть при настройке аналитики.

Это часть 2. Первую часть смотреть по ссылке.

Данная статья является второй из цикла по описанию особенностей построения приложений с использованием идей, описанных в книге «Искусство неизменяемой архитектуры: теория и практика управления данными в распределенных системах».

Описание создаваемого ТЕСТОВОГО / ТРЕНИРОВОЧНОГО приложения и базовые сокращения можно найти в начале первой части.

В рамках данной статьи будет описана задача реализации аутентификации внешних клиентов/сервисов с помощью сертификатов и идей «неизменяемой архитектуры».

Что такое аутентификация и ее отличие от авторизации можно уточнить по этой ссылке.

Как же строить системы определения доступа не вокруг конкретных действий, а экономической модели платформы? Как легко переусложнить то, что переусложнять априори не стоит? Где заканчивается гибкость и начинается ад поддержки?

Предыстория тут.

Возвращение началось с осознания, что мир IT уже не тот, каким я его помню. Хотя бы потому что работодатель понял, что программист не равно администратор сети и/или СУБД, тем более не просто "компьютерщик" на все руки.

Представлен образ проекта, направленного на организацию проектирования программного обеспечения с использованием абстрактного синтаксического дерева и виртуальной машины на его основе с элементами искусственного интеллекта.

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

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.

В предыдущей статье Модель транспортного полета пчелы было отмечено, что лишь небольшая часть энергии метаболизма превращается в механическую энергию полета (4.4%), а остальная идет на нагрев тела пчелы и воздуха. Можно сказать, что пчела сжигает в себе пищу, как печка с КПД более 95%. Природа не терпит пустого расточительства, и пчела в ходе эволюции научилась использовать часть этого тепла себе на пользу

Да, монтирую видео очень давно, около 20 лет, и часто не хватает софта что бы что то быстро подправить или смонтировать на выезде, на ходу, и даже в отпуске. Ноут далеко не всегда с собой, а вот iPad бывал частенько, и тогда в те времена года три назад очень не хватало софта нормального, какие то огрызки, на них разве что рилсики пилить.. не серьезно. Основная претензия от меня как от профи - на всех приложениях как правило одна дорожка! Я решил написать редактор видео таким каким я его вижу на мобильном устройстве.

Генератор GLSL-кода для WebGL, позволяющий писать шейдеры буквально на JavaScript с некоторыми условностями, используя все удобства IDE, такие как рефакторинг, подсветка синтаксиса, автокомплит и проверка на ошибки, а в математических выражениях использовать обычные JS операторы: +, -, *, /, =, +=, -=, *=, /=, ++, --.

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.

«Suricata IPS NFQueue with nDPI» — это значит, что программа suricata работает в режиме IPS с движком NFQueue и поддержкой nDPI.

Традиционные файрволы могут блокировать нежелательный трафик по IP адресам и портам, но они не способны анализировать содержимое пакетов и обнаруживать сложные атаки, которые маскируются под легитимный трафик. Suricata сильно дополняет возможности классического файрвола — она позволяет блокировать данные на более высоком уровне — на уровне приложений.

Данная информация предназначена для тех, кто хотел бы получить опыт работы с suricata и попробовать ее возможности на практике. Приведенная конфигурация будет рассчитана на минимальное потребление ресурсов. Установка и настройка будут выполняться на ОС Debian 13 с nftables для текущей стабильной версии suricata 8.0.4.

Часть III содержит: 7. Подготовка к запуску и запуск suricata.

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.

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.

Если задать гуглу вопрос «какая система счисления у ДНК», он честно скажет — четверичная. Четыре буквы (A, C, G, T) кодируют всё, что есть в живом. Каждые три подряд — кодон, итого 64 комбинации, чего хватает с запасом на любой опкод компактной стек-машины.

Я подумал: это же буквально готовый язык программирования. Природа уже нарисовала байткод, осталось написать виртуальную рибосому и проверить — можно ли в этом байткоде сделать квайн — программу, которая печатает сама себя. Самовоспроизводящуюся последовательность.

Спойлер: можно. И влезает в 75 нуклеотидов. Это меньше, чем длина среднего твита.

В этой статье я расскажу, как устроена эта штука: соберём четверичный байткод из ДНК, напишем стек-машину, которая по нему ходит, а в конце — соберём 75-нуклеотидный геном, который копирует сам себя нуклеотид за нуклеотидом. Дальше из этого вырастет 3D-симуляция тканей, эволюция и драматичная история про вымирание колонии — но это будут следующие статьи серии.

Геопространственная разведка (GEOINT) привлекает все больший интерес и внимание широкой общественности. Действительно, способность синтезировать сложные ситуации в визуальных представлениях позволяет ей напрямую охватить большую аудиторию

— В этой статье мы разберёмся с GEOINT и покажем, что подобные исследования доступны каждому

В квантовой механике есть странный факт, к которому все привыкли, но который редко проговаривается до конца.

Система описывается как набор возможностей — волновой функцией.
Но в результате измерения мы всегда получаем один конкретный результат.

Не распределение, не «облако вероятностей», а:

— щелчок детектора
— точка на экране
— конкретное значение

Откуда вообще берётся этот переход?

Почему из непрерывной структуры возможностей возникает дискретная реальность?

В марте 2026 году криптографы из Google Quantum AI опубликовали доказательство, что сверхпроводящий квантовый компьютер с 500 000 физических кубитов (это 1200 кубитов с коррекцией ошибок) способен взломать приватные ключи Bitcoin максимум за 9 минут (быстрее, чем 10-минутное время генерации новых блоков). Хотя опасность квантовых вычислений для традиционных шифров известна давно, ранее для этого предполагалась более серьёзная конфигурация, чем 500 тыс. кубитов.

Новое доказательство поднимает перед финансовой индустрией несколько вопросов. Самый главный — когда будут разработаны и поступят в продажу квантовые компьютеры на 500 тыс. кубитов, если сейчас у самого мощного около 150 кубитов?

Исследователи Google Quantum AI в техническом отчёте дают рекомендации по минимизации ущерба.

В данной статье рассматривается создание сервиса для динамического изменения размеров изображений с функциями проксирования и кэширования, а также приводится вариант его применения.

Однажды разработчики NEXT.JS решили сделать сервис для хостинга и получился Vercel. Они смогли предложить рынку облачную архитектуру, определяемую фреймворком, что дало великолепный пользовательский опыт.

Но в ряде случаев нужны аналоги Vercel. Особенно в России, где сайты на Vercel недоступны для многих пользователей с мобильного интернета из-за региональных ограничений. Да и не у всех есть возможность оплачивать платные тарифы долларовой картой.

Чтобы лучше представить альтернативы Vercel и их сильные и слабые стороны, я рассмотрю архитектуру самого сервиса и его конкурентов.

Представьте ситуацию: к 30 годам человек добился всего. Желал быть тимлидом и стал им. На работе сплошь успехи. Полностью соответствует всем ожиданиям, которые на него возлагают общество, коллеги, друзья и близкие. Но счастливым себя не чувствует: вместо этого энергии становится меньше, все чаще ощущается апатия, теряется интерес к работе. В общем, тот самый «кризис переходного возраста» во всей красе, только в профессиональном плане. Я провел в этом состоянии больше полутора лет, и я до сих пор в процессе.

Привет! Меня зовут Саша Шиндин, я руководитель группы проектного управления мобильных решений в «Лаборатории Касперского», а эта статья про то, как подобный кризис проживать. Не претендую тут на роль эксперта — просто хочу поделиться своим опытом переосмысления карьеры и не только ее.

Большинство компаний уже умеют делать «нормальные» рассылки: есть шаблон, темы писем, календарь и какие‑то метрики. На этом уровне всё обычно и останавливается: письма что‑то рассказывают, но слабо влияют на процессы и не используют свой потенциал. Внутри всё выглядит прилично: open rate «нормальный», люди иногда переходят по ссылкам, новая политика безопасности или свежий релиз продукта формально донесены до адресатов. Но ощущение такое, будто рассылка живёт сама по себе, а жизнь компании — сама по себе.

В этой статье я соберу несколько нетривиальных методик корпоративных рассылок — не про то, «как правильно верстать в таблицах» или «почему нужен SPF/DKIM/DMARC», а про вещи, которые лежат чуть глубже. Как использовать прехедер и автоответы как инструмент, превратить статистику в личные письма, не бояться ошибок в рассылках, заставить письма двигать внутренние процессы, подружиться с отпиской и оживить самые скучные служебные уведомления. Каждый кейс дальше можно будет развернуть в отдельную статью, а сейчас — обзор с небольшими анонсами.

В новом дайджесте уход Тима Кука и ненависть к Gboard, диск выбора месяца в стиле Airbnb и анимация зачеркивания текста в SwiftUI, основы разработки приложений для iOS, приватность в обычной клавиатуре, Kotlin-агент широкого профиля KMP, атаки мобильных приложений глазами хакера, рост релизов в App Store и Google Play и многое другое. Заходите!