Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Пару месяцев назад вышла статья от Google про тренды 2026 ИИ агентов

В их новом отчете «AI Agent Trends 2026» слово «LLM» отходит на второй план. Главный герой теперь — Agentic AI (Агентный ИИ).

Я изучил 50 страниц этого отчета, чтобы вам не пришлось, если кратко то

Спойлер: Google считает, что эпоха «чат‑ботов» закончилась.

Начинается эпоха «цифровых конвейеров», где люди не пишут код или тексты, а дирижируют ансамблем ИИ‑агентов.

Ниже — разбор 5 главных трендов, анализ нового протокола MCP и мой личный опыт попытки создать такого «оркестратора» в пет‑проекте (спойлер: это сложнее, чем кажется).

Углубленный взгляд на устройство работы New | Delete

Переопределение, new_handler, типы new, внутренняя реализация

В прошлой статье я рассказывал, как сделать несложную сигнализацию на Arduino.

Сегодня я расскажу, как она была модернизирована.

Компьютерный бизнес – довольно хлопотное предприятие, подводные камни которого мне не были видны «на берегу». Собственно, я и не собирался заниматься никаким купи-продаем, поскольку не видел в этом своего призвания. К тому времени большое количество моих знакомых и друзей уже активно занимались чем-нибудь.

Сосед Леха, например, промышлял всем, что попадалось под руку.
 - Стиралку надо? По оптовой цене, – мог позвонить он в самое раннее утро вывешиваясь из своей двери.
 - Ты же знаешь, у меня есть.
 - Друзьям кому-нибудь толкни? – напирал лёхин коммерческий авантюризм. За его плечом, насколько можно было разглядеть коридор, возвышалась мелкооптовая партия стиральных машин – их выпускал гражданский цех нашего ракетно-космического завода. Лёха там и работал – добавляя к зарплате вот такую «пушнину».

С последней статьи о Hidden Lake прошло больше года. За это время сеть успела достаточно сильно измениться - были переименованы и структуризованы сервисы, была переосмыслена концепция адаптеров и прикладных приложений, был написан клиент для работы с узлом HL, было улучшено покрытие тестами, многократно модифицировался сервис файлообмена, упрощался сервис обмена сообщениями и т.д. и т.п.

В этой статье я хотел бы отразить вкратце основной список изменений (с 1.7.7 по 1.10.2), привести актуальную версию запуска узла анонимной сети и сопутствующего ей клиента для комфортной работы, а также описать будущее видение развития данного проекта.

В начале 2026 года интернет снова сделал то, что умеет лучше всего: слегка сошёл с ума. На этот раз поводом, как вы все знаете, стала Moltbook — социальная сеть, созданная исключительно для искусственного интеллекта. Людям вход разрешён, но в формате экскурсии: руками ничего не трогать, к вольерам не подходить, комментариями не кормить.

Тем временем некоторые из ботов Moltbook уже заработали миллионы. И не всегда с помощью людей.

В интернете нулевых любой школьник мог поднять P2P-хаб на домашнем компьютере. Не было пользовательских соглашений на 50 страниц. Ты сам писал правила, сам модерировал чат и сам решал, кого пускать, а кого банить.

Ностальгируя, мне захотелось переизобрести P2P-хабы прошлого прямо в браузере. Без регистрации по SMS. Без возни с сервером. С нормальной безопасностью.

Предлагаю вам пятничный вайбкод челлендж. У кого получится самая красивая реализация безопасного одностраничного мессенджера. Доставайте свой ClaudCode, Cursor, Jules, Codex или Clowdbot.

Под катом опишу детальнее идею, чтобы задать контекст для вашей AI-команды.

Привет Хабр!

Сегодня я решил закрыть трилогию статей, а закончи парой не мало важных тем. Хочу сказать огромное спасибо тем кто активничает и задает вопросы. Ну что ж, начнем.

Дополнение к моей предыдущей мини-статье по роботу Xiaozhi. Я заказал детали и комплектующие, чтобы собрать такого робота самостоятельно. Сборка данного робота не доставляет существенных проблем.

Сразу начнем с того, что эту картинку сгенерил ИИ. А теперь поехали.

Ещё 5 лет назад, если вы гуглили «Python обучение», вы находили живые блоги разработчиков, статьи на Хабре (по которым видно, что их писал человек, ну или как минимум рефачил перевод с англоязычной статьи, что уже неплохо) и парочку нормальных курсов. А сегодня вы тонете в помойке. 90% первой страницы выдачи (где бы то ни было - гугл, яндекс, лента новостей где-либо, отзывы к товарам на маркетплейсах и картах, ютуб и т.д.) - сгенерированный нейросетями шлак. Как мы дошли до жизни такой?

Всё чаще аналитики бизнес-процессов используют LLM для поиска неэффективностей. Звучит логично: большие языковые модели умеют искать паттерны, а Process Mining как раз об этом. Но на практике результаты пляшут так, что становится понятно: не все LLM одинаково полезны для операционной аналитики. Решил разработать методологию тестирования LLM на предмет релевантности использования для задач анализа процессов.
Было подготовлено три теста, имитирующих реальные сценарии анализа:

Маркетинговые технологии за последние десять лет прошли путь от «полезного дополнения» до обязательного элемента почти любой зрелой компании. CRM, CDP, маркетинговая автоматизация, BI-системы, инструменты персонализации, платформы для управления рекламой — стек растёт быстрее, чем успевают обновляться оргструктуры. На бумаге всё выглядит впечатляюще: инвестиции в martech увеличиваются, команды становятся data-driven, автоматизация ускоряет процессы.

А потом на совещании звучит простой вопрос: «А где рост?». И становится неловко.

Потому что технологически всё выглядит зрелым, а стратегически — не всегда понятно, что именно изменилось. Martech вроде бы должен усиливать бизнес, но чаще его воспринимают как обязательную статью расходов. Без него нельзя. Но и без него, если честно, бизнес бы не рухнул.

Это ощущение разрыва — не единичный случай. В исследованиях McKinsey о “rewiring martech” описывается похожая проблема: компании активно инвестируют в технологии, но лишь немногие получают системный рост от этих инвестиций. Я использую их данные как ориентир, но ниже — скорее мой взгляд на то, почему это происходит.

Это одно различие невозможно исправить

Прежде чем начать, хочу отметить: я не собираюсь проповедовать уже обращённым. Те, у кого уже сформировано критическое отношение к AI, не нуждаются в дополнительных аргументах о вреде и ущербе, который наносит нынешнее состояние генеративного ИИ. Нет, эта статья написана для тех, кто наслаждается использованием AI. Для тех, кто называет себя AI-художниками, или, возможно, просто художниками, использующими AI в качестве помощника.

Видите ли, если вы спросите любого, кто положительно относится к генеративному ИИ, об их творческом процессе, они, скорее всего, страстно расскажут вам о своём взаимодействии с AI-моделью (которую они, вероятнее всего, будут очеловечивать и антропоморфизировать). Независимо от того, являются ли они AI-визуальным художником, AI-музыкантом, AI-писателем, есть общая черта. Вы услышите о технических деталях, о переключении между разными моделями, о тонкой настройке промптов, но есть одна вещь, о которой они не скажут!

Их потребление AI-генерированного искусства. Они не смогут перечислить своих влияний в выбранной ими области и медиуме. По правде говоря, им может быть даже сложно указать на единственное произведение AI-генерированного искусства, которое им нравится и в котором они находят смысл. Никто не может назвать произведение AI-генерированного искусства, которое было бы изучено, сохранено или хотя бы пересмотрено. Производство настолько легко, что практически каждое произведение просматривается только один раз его создателем.

Айтишник добровольно платит деньги за то, чтобы таскать 100-килограммовый мотоцикл по камням. Зачем ему это нужно?

В разработке на микроконтроллерах широко распространены J-link программаторы-отладчики. Также доступно клиентское ПО для них Ozone. У J-link есть 20 пиновый разъём. На нем заложены пины для шины SWD и UART. SWD это - двухпроводной полудуплексный интерфейс для программирования микроконтроллеров.

В этой заметке я расскажу как прошить микроконтроллер STM32 по SWD шине при помощи программатора J-link.

Сегодня уже никто не делает контент «с чистого листа», ведь есть умные ассистенты, которые позволяют существенно сэкономить время студентам, предпринимателям, офисным сотрудникам, IT‑специалистам, маркетологам, разработчикам…

Но не все версии подходят каждому, и у любой модели есть особенности — разберем лучшие ИИ для генерации текста в 2026 году, расставив важные акценты.

Также рекомендую почитать текст о топовых ИИ для SEO‑копирайтинга с учетом 15-летнего стажа работы.

У меня, как у многих из вас, есть одна ежегодная «критическая уязвимость» в календаре — 14 февраля. Коротко обо мне: работаю в айти, 26 лет, есть девушка. 

В этом году ситуация заиграла новыми красками. Моя девушка за неделю до праздника заявила...

В российском ИТ сложилась парадоксальная ситуация.

Мы строим умные города, цифровизируем образование, переводим госуслуги в проактивный режим.

Мы тратим миллиарды на импортозамещение и искусственный интеллект.

Но никто не называет это импакт-проектами.

Почему термин, который на Западе давно стал мейнстримом в ESG-отчётности и венчурных фондах, в российских ИТ-командах вызывает либо недоумение, либо подозрение в ненаучной благотворительности?

Российские ИТ-проекты уже давно работают как импакт, просто мы не умеем это измерять и правильно упаковывать. А значит — теряем деньги, репутацию и влияние.

Привет, Хабр! Я Маша, младший инженер по тестированию в Ozon Tech, а совсем недавно — стажёр. Сейчас я опишу, как здесь оказалась и что будет с вами происходить, если вы начнёте карьерный путь в Ozon Tech (но это не точно, у каждого из нас свой путь и команда!).

Во время обучения тестированию мне хотелось задать множество вопросов какому-нибудь стажёру, но друзей в IT совсем не было, поэтому я попыталась дать ответы на главные вопросы новичков на основе собственного опыта.

Сейчас, можно сказать, почти каждый день нам выкатывают какую-нибудь новую модель. Как ими пользоваться? На самом деле можно выбрать самый простой вариант – воспользоваться официальным сайтом производителя модели. Однако в нынешних реалиях самый простой вариант может только таким казаться. Доступ через VPN? Или душные и долгие танцы с бубном, чтобы просто получить доступ к желаемой модели?

Впрочем, не только в доступности заключается проблема. Вы попробовали модель в бесплатном варианте, вам все понравилось, следом может появиться желание подключить уже платную подписку, а тут уже столкнуться с ситуацией, когда попросту нет возможности оплаты через российские карты.

Как избежать трудностей? У вас на выбор два варианта: открытые модели, которые можно накатить себе и пользоваться ими бесплатно, или же использовать своеобразные адаптеры. 

Первый вариант, конечно, заманчивый, все же бесплатно – магнит. Однако в нем можно столкнуться с несколькими проблемами: мощность железа (не всегда, но частенько требуются большие мощности для адекватной работы локальной модели) и сам процесс установки (который тоже может превратиться в танцы с бубном).

Второй вариант – своеобразные адаптеры, или же агрегаторы нейросетей. Они содержат в себе множество моделей и предоставляют доступ к ним. Конечно, найти полностью бесплатный агрегатор почти нереально, в основном все они требуют подписки, но предоставляют возможность прощупать свой функционал перед покупкой, начисляя внутреннюю валюту или же просто давая ограниченное количество использований моделей после регистрации. Собственно, сегодня я сравню несколько агрегаторов, их плюсы и минусы, чтобы вы могли понять, стоит ли обращать на них внимание или нет.