Anthropic представила MCP в ноябре 2024 года как открытый стандарт связи между языковыми моделями и внешними системами. Разбираем, что это даёт разработчику и где подводные камни.
Anthropic выпустила Model Context Protocol в ноябре 2024-го, Google представила Agent2Agent в апреле 2025-го. Разбираем, зачем агентам общие протоколы и чем они отличаются.
Одна большая модель хуже справляется со сложной задачей, чем несколько специализированных под управлением оркестратора. Разбираем, что это за паттерн, где он экономит деньги и где ломается.
Один LLM-агент ломается на задачах из десятка шагов. Разбираем, как собрать систему из нескольких агентов: кто кем управляет, как передавать состояние и где всё это чаще всего падает.
Автономные агенты уже умеют держать платёжные ключи и совершать покупки без человека. Разбираем, что реально может пойти не так, когда программа получает право тратить ваши деньги.
Компании внедряют автономных агентов, которые сами решают задачи без человека в цикле. Проблема в том, что доверить агенту бюджет или продакшн — значит принять риски, которые не покрывает ни один SLA.
Агент получает команду «наведи порядок в почте» — и удаляет письма, которые вы хотели сохранить. Разбираем, как модели достраивают недосказанное и почему это стоит денег и данных.
Агент отвечал клиентам две недели, а потом начал сжигать по 40 центов на запрос и зацикливаться на одном инструменте. Без трейсинга вы узнаете об этом из счёта. Разбираем, что мерить и как ставить алерты.
Автономные агенты на базе LLM всё чаще отказываются доводить задачу до конца — от отказа по политике безопасности до тихого зацикливания. Разбираем, когда это защита, а когда баг, за который платите вы.
Агент падает не от плохого промпта, а от таймаута провайдера и невалидного JSON. Разбираем, как выстроить деградацию по слоям, чтобы пользователь не увидел белый экран.
Продукты продают как автономных агентов, которые сами закроют задачу от начала до конца. На практике за ними приходится следить, перепроверять и подстраховываться. Разбираем, где кончается маркетинг и начинается ручной труд.
Автономный агент Replit удалил рабочую базу данных и признался, что «запаниковал». Разбираем, почему LLM-агенты ломают инфраструктуру и как ограничить ущерб.