n8n в проде: зелёный статус запуска не доказывает результат
Почему «ошибок нет» в n8n не значит «сработало»: алерты на тишину, эталонные тесты для LLM, согласование человеком и защита ключей.
Подробнее24 показано, статьи 1-24 из 499
Почему «ошибок нет» в n8n не значит «сработало»: алерты на тишину, эталонные тесты для LLM, согласование человеком и защита ключей.
ПодробнееSol по $2/$10 против $10/$50 у Astra. Считаем стоимость запроса и объясняем, почему дешёвая модель не окупает AI-проект сама.
ПодробнееМодель верно прочла заявку, а счёт вышел 480 € вместо 80 €. Разбираем, почему AI-автоматизации нужен валидатор и как строить его в n8n.
ПодробнееAWS показал схему: модель ведёт диалог, вердикт выносит движок правил. Почему так стоит строить ИИ для договоров, 1С и PIM - разбор KT.Team.
ПодробнееГейты потока, изоляция файлов, чекпоинты и векторы в SQL Server: что релиз Agent Framework 1.20 говорит о выводе AI-агентов в прод.
ПодробнееCTO Airbnb из команды Llama начал с внутренней разработки. Почему порядок «сначала команда, потом клиент» экономит AI-бюджет и как это повторить.
ПодробнееПочему интеграции ломаются после релиза без ошибок в логах, как контрактные тесты и runtime-валидация это ловят и что значит бюллетень безопасности n8n.
ПодробнееCopilot кликает в десктопных программах без API. Разбираем, где computer use ускоряет автоматизацию legacy, а где обходится дороже интеграции.
ПодробнееCodemode, отложенная загрузка инструментов, кэш и durable execution: как Pi 1.0 режет стоимость агентов и какие 4 вопроса задать подрядчику.
Подробнее1С, PIM и сайт уже образуют распределённую систему, только без гарантий. Какие принципы CockroachDB и Raft перенести в интеграцию, чтобы не терять заказы.
ПодробнееПочему цена токена ничего не говорит о стоимости AI-агента: разбор кейсов AWS, Condé Nast с её 250 минутами на поиск и метрики, по которым бизнесу стоит оц
ПодробнееArgon лидирует в 13 из 19 бенчмарков, но доступен лишь в закрытом превью. Как подключать новые модели за день, а не за квартал.
ПодробнееProactive Context Service и общие сессии в WorkSwarm 0.2.7: как агенты делят контекст и что ещё нужно для продакшна - MCP, шлюз LLM, 152-ФЗ.
ПодробнееMicrosoft: успех AI-агента зависит от качества разбора PDF и сканов. Разбираем, как устроен слой извлечения и где на нём ломаются пилоты.
ПодробнееAWS открыла Claude с обработкой данных внутри Индии, Кореи и Сингапура. Как решить ту же задачу в России по 152-ФЗ с помощью LLM-шлюза и маршрутизации.
ПодробнееCopilot перешёл на оплату по токенам. Разбираем, почему число шагов агента важнее ума модели и как managed-settings и индекс кода режут счёт.
ПодробнееGPT 6.1 Sol, Agents API, Spaces и 1,2 млрд пользователей ChatGPT: что из стека OpenAI брать бизнесу, а что держать в своём слое интеграции.
ПодробнееReward Engine, онлайн-эволюция и команды агентов в openJiuwen 0.1.19. Разбираем, какие три условия нужны бизнесу до запуска самообучения в прод.
ПодробнееЧто в Pimcore 2026.3.0 важно бизнесу: соавторы в версиях, custom_extensions в workflow и настраиваемый кеш миниатюр. Как это снижает цену сопровождения PIM
ПодробнееMicrosoft выпустила AI-компоненты для Blazor. Разбираем, почему корпоративные агенты буксуют и какие три свойства интерфейса делают их рабочими.
ПодробнееAnthropic выпускает сильную модель почти каждый месяц, Opus 5.5 набрал 88,4% в SimpleBench. Что компании строить, чтобы смена модели давала прирост сразу.
ПодробнееGitHub отдал медиану и p90 стадий code review через API. Разбираем Sonnet 5.5, валидатор политик Copilot и почему AI оценивают по времени до мержа.
ПодробнееSonnet 5.5 быстрее и до 30% дешевле. Одна настройка thinking effort съедает экономию в 22 раза. Разбираем, как удержать бюджет и безопасность агентов.
ПодробнееClaude Opus 5 за полцены Fable 5, побег модели OpenAI в Hugging Face, prompt injection. Что этот год в LLM значит для компаний с агентами в проде.
Подробнее