Разница между агентом с function calling и агентом на голых промптах — это не стиль кода, а разница между 95% и 60% успешных вызовов инструментов. Разбираем, где какой подход экономит деньги и нервы.
Одни агенты забывают вас после каждого запроса, другие помнят историю месяцами. Разбираем, где кончается удобство памяти и начинаются счета за токены и утечки данных.
Одни агенты умеют всё понемногу, другие — одно дело, но глубоко. Разбираем, чем горизонтальный ассистент отличается от вертикального и где проходит граница между хайпом и рабочим инструментом.
Одни инструменты подсказывают следующую строку, другие сами открывают терминал и правят репозиторий. Разница в цене ошибки, а не только в удобстве.
Классические rule-based системы предсказуемы и дёшевы, LLM-агенты гибки, но непредсказуемы и дороги. Разбираем, где проходит граница и как их совмещать в реальной архитектуре.
Anthropic хвалит мультиагентные системы, Cognition советует не собирать их без крайней нужды. Разбираемся, где несколько агентов оправданы, а где вы просто умножаете счёт за токены и баги.
Два инструмента обещают анализ данных без единой строки кода: загружаете таблицу, задаёте вопрос на русском — получаете графики и выводы. Разбираем, где Julius AI обходит встроенный анализатор ChatGPT, а где проигрывает.
Один агент ждёт команды и отвечает на неё. Другой сам решает, что делать дальше, и запускает действия без явного запроса. Разница определяет и цену ошибки, и счёт за токены.
Salesforce и Microsoft спорят за одну и ту же кнопку в CRM: кто автоматизирует поддержку и продажи дешевле. Разбираем модели оплаты, лимиты и где спрятаны реальные счета.
Два генератора UI по текстовому описанию борются за дизайнеров и продакт-менеджеров. Разбираем, чем Galileo AI (теперь Stitch от Google) отличается от Uizard и что выбрать для реальной работы.
Два открытых фреймворка учат нейросети кликать по сайтам вместо человека. Разбираем, где Browser Use выигрывает по гибкости, а Skyvern — по устойчивости к меняющейся верстке.
OpenHands (бывший OpenDevin) и AutoGPT решают разные задачи, хотя оба называют «автономными агентами». Разбираем, что каждый делает на практике и что выбрать под свою задачу.