AI-агенты

Как я перестал пересказывать агенту проект каждое утро: память для Claude Code, Codex и других агентов

Обложка: Как я перестал пересказывать агенту проект каждое утро: память для Claude Code, Codex и других агентов

Есть момент, знакомый всем, кто работает с ИИ-агентами дольше недели. Вы открываете проект, ставите задачу, и агент задает вопрос, на который вы уже отвечали. Вчера. Подробно, с примерами. Вы отвечаете еще раз. Через полчаса он предлагает починить то, что позавчера вы решили не трогать. Предлагает убедительно — он ведь не знает, почему вы так решили. А еще через час контекст переполняется, разговор сжимается в пересказ, и половина обсужденного превращается в пару строк.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Профили критических сбоев ИИ-агентов с функцией вызова с реальным эффектом: DeepSeek V4 Pro и Gemini 3.8 Flash
AI-агентыHabr AI

Профили критических сбоев ИИ-агентов с функцией вызова с реальным эффектом: DeepSeek V4 Pro и Gemini 3.8 Flash

Исследование поведения ИИ-агентов с вызовом функций, имеющих реальный эффект, проводилось на основании методологии, основные положения которой мы излагали ранее (https://doi.org/10.5281/zenodo.23556771,https://habr.com/ru/articles/1098088/). Прогоны проведены по методологии версии 3.1; тестовая система этой версии не публиковалась. Напомним, что методология позволяет проверить, вызовет ли ИИ-агент функцию, которая совершает действие с реальным эффектом, когда вызывать ее нельзя, потому что не выполнены неназванные условия ее применения, а также сопоставить с этим действием ответ агента, который он дает при этом пользователю. Срывы удержания условия считаем критическими сбоями, поскольку действие дает реальный эффект и может привести к необратимым (с трудом обратимым) последствиям. Тестирование в этой версии проходило в два этапа и завершалось подтверждающей проверкой:

Обложка: Skills + Code Mode MCP: как я научил ИИ-агента пользоваться сотнями инструментов и не раздувать контекст
AI-агентыHabr AI

Skills + Code Mode MCP: как я научил ИИ-агента пользоваться сотнями инструментов и не раздувать контекст

Недавно я решал две задачи. Личную и по работе. Личная - это настроить Nanabot, ИИ-агента, который автоматизирует мою деятельность как программиста. По работе - это написание MCP-сервера по управлению продуктами компании. И я столкнулся с проблемами. Если методов MCP очень много, то их подробные описания сильно раздувают контекст LLM. Если их прячешь за Code Mode MCP, то LLM иногда при поиске подходящего метода MCP не находит то, что ему нужно, или вообще не догадывается, что их надо поискать.

Обложка: Как я разрабатываю систему, которая не верит ИИ-агенту на слово
AI-агентыHabr AI

Как я разрабатываю систему, которая не верит ИИ-агенту на слово

ИИ-агент может самостоятельно разобраться в устройстве сайта, найти ошибку и предложить вполне разумное исправление. Но что, если решение технически правильное, а пользователь разрешал совсем другое? Кто должен проверять действия агента, прежде чем они превратятся в реальные изменения? В первой статье я рассказывал, как дал ИИ-агенту доступ к MODX через MCP, а во второй — как мы организовали его самостоятельную работу с боевыми сайтами. К тому моменту вокруг MCP уже появилась приличная инфраструктура: файловые операции, блокировки, резервное копирование, история изменений и браузерные проверки. Читать третью часть