Агенты в проде: модель дешевле, чем контур контроля вокруг неё
Claude в GovCloud, MCP-промоушен агентов, оценка мультиагентных систем: что AWS показал о реальной цене ИИ в production.
ПодробнееБлог
24 показано, статьи 1-24 из 506
Модели дешевеют, а периметр безопасности остаётся вашим
Модели дешевеют, риски растут. Разбор Stratechery: где утечки в AI-контуре и как LLM-шлюз возвращает компании контроль над данными.
ПодробнееРаботающий n8n-воркфлоу ещё не процесс: что нужно ops-команде
Воркфлоу n8n отработал, но закупщик не знает, где править ошибку. Разбираем ops-готовность автоматизации и бюджеты LLM через LiteLLM.
ПодробнееСложение словами: тест перед внедрением ИИ
Эксперимент с Qwen3.8 27B показывает, как за вечер найти порог ошибок модели и не потерять бюджет на внедрении ИИ.
ПодробнееReflection Beam: открытая модель 501B и выбор без привязки
Reflection выпустила открытую модель Beam на 501B параметров. Разбираем, почему рейтинг не главное и как не привязаться к одной LLM.
ПодробнееReviewBench и токен в 520 символов: что ломает конвейер
ReviewBench от GitHub, токены в 520 символов, TLS без X25519 и CodeQL: где ломаются конвейеры и как измерять AI-ревьюера.
ПодробнееUI-тест без UI-потока: зелёная галочка, которой нельзя верить
MSTest 4.5 и MTP 2.5 запускают тесты WinUI 3 и UWP в UI-потоке приложения. Почему STA мало и как проверить свои тесты.
Подробнееn8n 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.
ПодробнееПятикратное падение цены токена не окупает AI-проекты
Sol по $2/$10 против $10/$50 у Astra. Считаем стоимость запроса и объясняем, почему дешёвая модель не окупает AI-проект сама.
Подробнееn8n: 480 евро вместо 80 из-за одной единицы измерения
Модель верно прочла заявку, а счёт вышел 480 € вместо 80 €. Разбираем, почему AI-автоматизации нужен валидатор и как строить его в n8n.
ПодробнееИИ спрашивает, правила решают: схема Adjudicated Query от AWS
AWS показал схему: модель ведёт диалог, вердикт выносит движок правил. Почему так стоит строить ИИ для договоров, 1С и PIM - разбор KT.Team.
ПодробнееAgent Framework 1.20: Microsoft встраивает контроль над агентами
Гейты потока, изоляция файлов, чекпоинты и векторы в SQL Server: что релиз Agent Framework 1.20 говорит о выводе AI-агентов в прод.
ПодробнееInside-out AI: почему Airbnb начинает с собственной кухни
CTO Airbnb из команды Llama начал с внутренней разработки. Почему порядок «сначала команда, потом клиент» экономит AI-бюджет и как это повторить.
ПодробнееИнтеграция ломается после релиза: как следить за контрактом API
Почему интеграции ломаются после релиза без ошибок в логах, как контрактные тесты и runtime-валидация это ловят и что значит бюллетень безопасности n8n.
ПодробнееCopilot научился кликать: когда computer use выгоднее API
Copilot кликает в десктопных программах без API. Разбираем, где computer use ускоряет автоматизацию legacy, а где обходится дороже интеграции.
ПодробнееPi 1.0 и Pi Durable: почему бюджет AI-агента уходит на обвязку
Codemode, отложенная загрузка инструментов, кэш и durable execution: как Pi 1.0 режет стоимость агентов и какие 4 вопроса задать подрядчику.
ПодробнееРаспределённая база у вас уже есть, только без гарантий
1С, PIM и сайт уже образуют распределённую систему, только без гарантий. Какие принципы CockroachDB и Raft перенести в интеграцию, чтобы не терять заказы.
ПодробнееAI-агент стоит столько, сколько стоит доведённая до конца задача
Почему 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
ПодробнееGemini 4 Argon: лучшая модель, которой пока нельзя пользоваться
Argon лидирует в 13 из 19 бенчмарков, но доступен лишь в закрытом превью. Как подключать новые модели за день, а не за квартал.
ПодробнееWorkSwarm 0.2.7: команды AI-агентов упираются в контекст
Proactive 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.
ПодробнееАгенту нужен чистый документ: почему извлечение важнее модели
Microsoft: успех AI-агента зависит от качества разбора PDF и сканов. Разбираем, как устроен слой извлечения и где на нём ломаются пилоты.
ПодробнееГде думает модель: зачем AWS поселила Claude в Индии и Сеуле
AWS 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.
ПодробнееGPT-6.1 Sol в Copilot: цена задачи теперь зависит от шагов агента
Copilot перешёл на оплату по токенам. Разбираем, почему число шагов агента важнее ума модели и как managed-settings и индекс кода режут счёт.
ПодробнееOpenAI DevDay 2026: модель берите у вендора, данные держите у себя
GPT 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.
Подробнее