Мультиагентные системы перестали быть демо с одним чат-ботом. Разбираем, как из пяти узкоспециализированных агентов собирают рабочий пайплайн, где узкие места и сколько это стоит в токенах.
Банки и платёжные сервисы переносят борьбу с мошенничеством от статичных правил к ИI-агентам, которые анализируют транзакцию в момент её совершения. Разбираем, как устроен такой контур, что он реально ловит и где ломается.
Coding-агенты вроде Claude Code, Cursor и Devin превратились из демо в рабочий инструмент. Разбираем, что реально может собрать разработчик-одиночка и где агент всё ещё спотыкается.
Всё чаще команды строят на LLM-агентах цепочки: от первого письма до готового договора в электронной подписи. Разбираем, как устроен такой конвейер, где он ломается и почему полностью без человека его пока не запускают.
Редакции подключают LLM-агентов к проверке фактов: найти первоисточник, сверить цифру, поймать выдуманную цитату. Разбираем, где это помогает, а где добавляет работы.
Розница переходит от простых правил к LLM-агентам, которые сами меняют цены. Разбираем, как устроена такая система, чем отличается от старых движков и где её нельзя пускать без человека.
Один из российских вузов внедрил ИИ-помощника, который консультирует студентов по учебным вопросам, помогает с заданиями и отвечает на организационные вопросы. Разбираемся, как это работает и заменит ли робот живых преподавателей.
Автономный LLM-агент перепутал сегменты рассылки и отправил персональные письма чужим адресатам. Разбираем, где именно ломается логика агентов и как это предотвратить.
Всё больше SaaS-команд превращают чат-бота в автономного агента, который сам выполняет задачи. Разбираем, из чего он собирается, сколько стоит и где спотыкается.
Страховщики переносят рутину по урегулированию убытков на языковые модели и компьютерное зрение. Разбираем, что реально автоматизируется, где остаётся человек и сколько это экономит.
Компании отчитываются об экономии на найме за счёт ИИ-агентов. Разбираем, из чего складывается такая экономия, где цифры лукавят и когда агент дешевле человека, а когда — дороже.
Один неверный вывод агента-планировщика запустил цепочку ложных решений, и система из семи агентов выдала уверенный, но полностью ошибочный результат. Разбираем, почему так происходит и как это ловить.