AI-агенты

Спросил у Claude Code одно слово — он отправил на сервер 305 килобайт. Вскрыл трафик двух кодинг-агентов

ZOLT®AI / NEWS

Спросил у Claude Code «Ответь одним словом: работает». Двадцать девять символов. На сервер ушло 305 042 байта — 113 460 токенов, ответ из четырёх. Поставил между агентом и сервером прокси на сорок строк Python и разобрал тело запроса по частям. Системный промпт — четыре процента. Восемьдесят пять процентов — описания 137 инструментов, из которых 107 принёс один MCP-сервер, которым я в этой сессии не пользовался. Ещё 29 тысяч символов добавил хук плагина. И на каждый ход уходит второй запрос, о котором я не просил. То же самое проделал с Codex CLI: 29 килобайт, 9 817 токенов, а системный промпт при этом такой же длины. Дальше — таблица, что убирается флагами (один MCP-сервер стоил 52 тысячи токенов на запрос), что это значит для окна и кэша, и скрипт, чтобы посмотреть свой первый запрос.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Текстовая RPG в Telegram: порядок полей JSON, бой с кубиками и цена одного хода
AI-агентыHabr AI

Текстовая RPG в Telegram: порядок полей JSON, бой с кубиками и цена одного хода

Я делаю текстовую ролевую игру в Telegram: игрок пишет, что делает его персонаж, а нейросеть отвечает за весь остальной мир. Рассказываю, как порядок полей в JSON влияет на согласованность ответа, как устроен бой с серверными бросками кубиков и сколько стоит один ход. Привет, Хабр! Меня зовут Саид, мне 29 лет. Больше пяти лет я разрабатываю игры на Unity: делал их на заказ и работал в нескольких компаниях. Но идея этой игры пришла не с работы, а из времени, когда я сам был игроком. В 15–16 лет я играл в текстовые ролевые игры на сайтах вроде AnimeVIP. У каждого игрока там свой персонаж, а за бои и за всё, что происходит в мире, отвечает модератор. Меня всегда тянуло к песочницам, где можно делать что хочешь. Но у таких игр была беда: модератор мог не отвечать целый день, и игра сильно затягивалась. Недавно я вспомнил те времена и подумал: а что, если роль модератора отдать нейросети?

Обложка: Великий уравнитель: Как чистая математика сокрушит ИИ‑империи Кремниевой долины и Пекина
AI-агентыHabr AI

Великий уравнитель: Как чистая математика сокрушит ИИ‑империи Кремниевой долины и Пекина

Мировой рынок искусственного интеллекта превращается в закрытый элитарный клуб. Несколько американских корпораций — Microsoft, Google, Meta, Anthropic — фактически монополизировали создание «цифрового сверхразума». Они сами диктуют правила, скупают атомные электростанции и строят вокруг индустрии непреодолимый финансовый барьер. В ИИ‑сообществе принято верить в красивые сказки. Блогеры уверяют, что открытый код (Open Source) вот‑вот разрушит эту гегемонию, а децентрализованный «народный майнинг» раздаст нейросети каждому желающему. Нам рассказывают, как китайские лаборатории вроде DeepSeek совершили чудо, раздав свои алгоритмы миру бесплатно. Но если снять розовые очки, становится очевидно: ИИ‑индустрия устроена иначе, чем обычный софт. Лобовая атака против Кремниевой долины со старыми рецептами свободы бессильна.

AI-агентыHabr AI

Что такое JEV и зачем он нужен: собираем AI-агента на связке LLM + open-source аналог JEV

Разбираемся, что такое JEV, чем модели принятия решений отличаются от привычных LLM и какие у них есть открытые аналоги. А заодно поднимаем Laya и Gemma 4 на собственном сервере и собираем полноценного AI-агента на Python с веб-интерфейсом, классификацией новостей и автоматической публикацией статей. Без облачных API и агентных фреймворков. Все исходники — на GitHub.