А что через AI-агентов пока лучше не трогать?

Буду честен: ИИ-агенты - это не волшебная таблетка (хотя многие инфоцыгане пытаются вам это впарить). Есть области, где давать агенту полную свободу - это прямой путь к премии Дарвина. 😂

Куда пока лучше не лезть:
- Финальные платежи и живое бабло. Не стоит давать агенту полный доступ к вашей кредитке с лимитом в миллион. Один глюк в логике и он купит вам 1000 резиновых уток вместо рекламы.
- Критическая инфраструктура. Если от работы агента зависит жизнь людей или безопасность серверов, то держите руку на пульсе.
- Общение с очень важными клиентами. Агент может выдать базу, но он не чувствует контекст и иронию так, как человек. Можно легко схватить репутационный риск.

Главное правило: Trust, but verify. (Доверяй, но проверяй).

Хватит клепать кривые демки, пора делать системы, которые не разваливаются. Внутри программы мы как раз разберем ИИ-агенты.

Реально ли всё это собрать самому за вечер или это сказки для наивных? Разберем в следующем посте.

Можно ли просто сесть вечером и собрать себе AI-агента?

Короткий ответ: Да, если ты не тупой. 😏

Длинный ответ: Раньше для этого нужно было учить Python полгода, разбираться в библиотеках типа LangChain и страдать над каждой строчкой кода.

Сейчас наступила эра вайбкодинга.

Это когда ты:
1. Понимаешь логику (что за чем должно идти).
2. Умеешь правильно поставить задачу нейронке.
3. Пользуешься нормальными инструментами (типа Cursor или специальных агентских фреймворков).

Реально ли за вечер собрать бота, который будет за тебя парсить новости и кидать сводку в личку? Абсолютно.

Проблема в том, что когда ты делаешь это по гайдам из ютуба, всё разваливается на следующий день. Чтобы сделать нормально, нужно понимать базу: как работают промпты, как устроена память агента и как связывать всё это в рабочую цепь.

Чекайте курс, там мы максимально подробно разберем ИИ-агенты.

В следующий раз поговорим о том, с чего именно начать, если руки уже чешутся что-то собрать.

Где AI-агенты реально экономят время, а где только добавляют возни

Все вокруг кричат, что агенты заменят всё. Но по факту, если засунуть агента не в ту задачу, вы получите только боль и сорванные дедлайны 🚬

Где агенты топ:

Ресерч и сбор данных из хаоса: Собрать инфу с 50 сайтов, проанализировать и выдать четкую таблицу. Человек потратит день, агент — 5 минут.

Написание шаблонного кода: Закидываешь архитектуру, он сам пишет, сам тестит, сам дебажит через терминал.

Контент-машина для тридс/X: Агент 24/7 мониторит ленты, находит треды, которые прямо сейчас вирусятся, вытаскивает их структуру и генерит для тебя аналогичные посты под твою нишу.

Сценарист для TikTok/Reels: Парсит платформы на зарождающиеся тренды (форматы), анализирует, почему это залетает, и выкатывает готовые раскадровки и сценарии для роликов на неделю вперед.

Умный лидген: Агент сам гуглит компании по твоим критериям, находит почты и линкедин нужных ЛПР, читает их последние новости и пишет каждому глубоко персонализированное письмо.

Шпионаж за конкурентами: Раз в сутки обходит сайты и соцсети твоих конкурентов. Если они поменяли прайс, запустили акцию или выкатили новую фичу, агент делает краткую выжимку и кидает тебе алерт в Telegram.

Автоматизация HR: На вакансию упало 300 откликов. Агент читает все резюме, отсеивает мусор по твоим критериям, отправляет топ-20 кандидатам тестовое задание, проверяет результаты и сам ставит тебе в Google Календарь собесы с тройкой лучших.

Где от них один геморрой:
— Строгие линейные процессы. Если задачу можно решить в 5 строк на питоне или в обычном Zapier/Make - делайте это скриптом! Агент там на фиг не нужен, он будет только тормозить процесс.
— Работа с непредсказуемым визуалом. Просить агента автономно сверстать пиксель-перфект дизайн, пока что путь к нервному срыву.

Не плодите сущности. Используйте агентов как спецназ для нестандартных задач, а не как дворников.

Умение отличать, куда стоит пихать ИИ, а где хватит пары строк кода, ну вы поняли, это важно ✍️. Залетай к нам и забирай жесткую практическую базу по вайбкодингу и ИИ-агентам.

А теперь больной вопрос. Почему иногда безобидный поход агента в интернет стоит как обед в ресторане? Разберем далее.

Почему они жрут столько денег?

Запустили агента, пошли налить кофе, возвращаетесь, а баланс по API улетел в минус на 10 баксов. Знакомая история? 🤦‍♂️

Люди привыкли к чату GPT: написал промпт, получил ответ = списались копейки.
Агент работает иначе. Он крутится в цикле:
1. Думает, что делать (Chain of Thought).
2. Вызывает инструмент.
3. Читает результат.
4. Понимает, что облажался, и переделывает.

И каждый этот шаг - это прогон всего накопленного контекста через тяжелую модель. Если агент затупил и сделал 15 итераций, он сжег ваши деньги впустую.

Чтобы не остаться без штанов, нужно уметь роутить задачи: сложную логику отдавать дорогим моделям (типа Opus или GPT-4o), а простые функции и парсинг - дешевым (типа Haiku или 4o-mini).

Без понимания архитектуры любая нейронка просто сожрет твой бюджет и не подавится. Рассказываем, как влететь в AI-тренд с умом, правильно распределять задачи и не сливать бабки на старте

Кстати, если вы думаете, что агента можно настроить одним большим и красивым промптом, вы сильно ошибаетесь 😔. В следующем посте объясню почему.

Почему одного промпта мало?

Эра Prompt Engineering в том виде, в котором мы ее знали, заканчивается. Молиться на «пустые слова» больше не нужно. 👆

Если вы пишете полотно текста в духе «Ты супер-эксперт, представь, что ты гений маркетинга, сделай мне всё красиво...», вы собираете обычного чат-бота. Да, он вежливый. Да, он поддержит диалог. Но он беспомощный, как только дело доходит до реального результата.

Что реально должно быть под капотом у нормального агента:

- Цикл рассуждения (ReAct паттерн). Агент не просто выдает ответ, он работает по схеме: Мысль -> Действие -> Наблюдение. Он должен уметь анализировать результат своего шага. Если база данных ответила «пусто», агент должен сообразить, как изменить запрос, а не выдавать вам ошибку.
- MCP (Model Context Protocol). Это база 2026 года от Anthropic. Вместо того чтобы под каждый инструмент писать костыли, мы используем единый протокол, который позволяет агенту мгновенно «подключаться» к вашему Google Drive, Slack или локальному серверу.
- Управление состоянием (State Management). Представьте, что вы собираете агента-кодера. Ему нужно помнить не просто текст промпта, а структуру файлов, результаты прошлых тестов и текущие ошибки компиляции. Для этого мы используем LangGraph — он позволяет рисовать графы логики, где агент не теряется в трех соснах.
- Human-in-the-loop. Архитектура должна позволять вам «вклиниться» в процесс. Например, агент подготовил 10 писем клиентам, но ждет вашего «ОК» перед отправкой. Без этого автономия превращается в хаос.

Именно поэтому мы используем серьезные фреймворки типа LangGraph, CrewAI или AutoGen, а не просто «долбим» в API гптшника одним длинным промптом.

Универы этому не учат, а гайды на ютубе устаревают за месяц. Если не хочешь тратить полгода на то, чтобы дойти до всего самому через боль и сломанный код, забирай актуальную базу по ИИ-агентам

Дальше будем разбирать еще больше внутрянки и рабочих связок. Не переключайтесь.

💼 30 сайтов для поиска работы в IT в 2026 году

Рынок IT-вакансий давно вышел за пределы hh.ru и LinkedIn. Одни площадки заточены под стартапы и equity-офферы, другие продвигают прозрачные зарплаты без буллшита, третьи созданы специально для первой работы после универа.

👉 В гайде собрали 30 джоб-сайтов с описанием, кому и зачем они подходят

🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#карьерныйкоммит

Почему AI-агенту мало просто «дать доступ к данным»

Вижу эту ошибку каждый день: человек решает сделать умного агента по базе знаний компании. Он берет выгрузку из Notion на 1000 страниц, корпоративный регламент в PDF, засовывает всё это в промпт (или прикрепляет файлом) и пишет: «Изучи это и отвечай на вопросы клиентов».

Агент первые два вопроса отвечает нормально, а на третий начинает нести откровенную дичь, путать тарифы и придумывать правила, которых нет.

Вы злитесь: «Я же дал тебе все данные, тупая ты ИИшка!» 🤬

Почему это не работает?
Существует проблема, которая в AI-тусовке называется «Lost in the Middle» (потеря в середине). Если выпихнуть в контекстное окно нейронки огромный лонгрид, она отлично запомнит начало текста, неплохо - конец, но полностью «забудет» или проигнорирует то, что было в середине. Плюс, чем больше контекста вы скармливаете за один раз, тем дороже вам обходится каждый запрос (токены улетают тысячами) и тем дольше агент «думает».

Как делать правильно: RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Вместо того чтобы заставлять агента читать всю библиотеку каждый раз, когда его спрашивают, сколько стоит доставка, мы учим его пользоваться картотекой.

Вот реальный пайплайн, который работает в проде и который нужно собирать:
1. Дробим данные (Chunking). Вы берете свой регламент и через код режете его на маленькие кусочки (чанки), скажем, по 500-1000 символов.
2. Превращаем в векторы (Embeddings). Каждый кусочек текста мы прогоняем через специальную модель (например, дешевую и быструю text-embedding-3-small от OpenAI). Модель превращает текст в набор цифр: вектор. Для нейронки это координаты смысла.
3. Складываем в базу. Закидываем эти векторы в векторную базу данных. Забудьте про Excel, тут нужны ChromaDB, Pinecone или Qdrant.
4. Умный поиск. Когда клиент пишет: «Как оформить возврат?», агент не читает весь PDF. Он берет вопрос клиента, превращает его в такой же вектор и мгновенно находит в векторной базе топ-3 куска текста с похожими «координатами смысла».
5. Ответ. Агент отправляет в LLM только сам вопрос и эти 3 найденных абзаца. Всё. Ответ точный, галлюцинаций ноль, стоит копейки.

Что делать прямо сейчас (практический совет):
Открывайте ноут, запускайте Cursor.
Если хотите собрать свою первую RAG-систему за вечер, скажите Cursor'у: "Напиши мне скрипт на Python, используя фреймворк LangChain. Возьми вот этот PDF-файл, разбей его на чанки по 1000 токенов с overlap (перекрытием) в 200 токенов. Сделай эмбеддинги через OpenAI и сохрани локально в векторную базу Chroma. Затем напиши функцию поиска по этой базе".
Вы получите рабочий кусок кода, который станет "мозгом" вашего будущего агента.

Забирайте актуальную базу по ИИ-агентам.

В следующем посте расскажу про главный кошмар разработчика: что происходит, когда агент выходит из-под контроля и начинает жить своей жизнью.

Если не следить за AI-агентом, он быстро начинает жить своей жизнью

Автономность - это круто, пока она работает на вас. Но я видел десятки случаев, когда ИИ-агент, оставленный без присмотра, начинал творить абсолютную дичь. 🔥

Представьте: вы собрали агента-сейлза, дали ему доступ к вашей CRM и почте, написали промпт «найди неактивных клиентов и предложи им скидку» и ушли спать.
Утром вы просыпаетесь и видите, что агент:
а) Отправил 500 писем с текстом «Здравствуйте, [Имя_Клиента], держите скидку NaN%».
б) Вошел в бесконечный цикл ошибок и СЖЕГ ВАМ 50 БАКСОВ по API за ночь.

Как агент сходит с ума (анатомия шизы):
Агент работает в цикле ReAct (Reasoning and Acting): он подумал -> вызвал инструмент (например, API почты) -> посмотрел на результат -> снова подумал.
Если API вашей CRM вдруг отвалилось и вернуло ошибку 500, обычный код просто упадет. Но агент же не тупой! Он начинает импровизировать. Он пытается вызвать другой метод, придумывает несуществующие параметры (галлюцинирует аргументы функции), зацикливается на одной ошибке и долбит сервер, пока у вас не кончатся деньги.

Как взять агента за яйца (реальные инструменты):

1. Внедрите Observability (Наблюдаемость).
Вы обязаны видеть, КАК ИМЕННО мыслит ваш агент на каждом шаге.
Практика: Регистрируетесь в LangSmith (это мастхэв тулза от создателей LangChain). Добавляете две строчки кода в переменные окружения, и теперь каждое действие агента пишется в красивый дашборд. Вы буквально видите дерево: вот он получил промпт, вот он решил использовать калькулятор, вот он ошибся, вот он исправил ошибку. Без LangSmith вы кодите вслепую.

2. Ставьте Human-in-the-loop (Человек в цикле).
Никогда не давайте агенту делать критические действия (запись в базу, отправка писем, платежи) без апрува на старте.
Практика: Если вы собираете агента на фреймворке LangGraph, там есть встроенный механизм interrupt_before. Вы настраиваете граф так, что агент доходит до ноды "Отправить email", останавливается и выводит вам в консоль (или в Telegram): "Я хочу отправить такое-то письмо такому-то человеку. Подтверждаешь? (y/n)". Пока вы не нажмете "y", ничего никуда не уйдет.

3. Изолируйте выполнение кода (Песочница).
Если ваш агент умеет сам писать и запускать код (например, для парсинга сайтов), он может случайно написать os.system("rm -rf /") и снести вам систему.
Практика: Никогда не запускайте AI-генерированный код на своей основной машине. Используйте Docker. Пусть агент крутится в изолированном контейнере: даже если он сойдет с ума, он сломает только пустую виртуальную коробку, которую можно перезапустить за секунду.

Забирайте жесткую практику по ИИ-агентам тут.

Следующий постик.

👂Прислушайтесь к шепоту: временные веб-атаки, которые действительно работают

Перед вами результаты исследования James Kettle из PortSwigger, которое он представил на DEF CON. Вас ждут новые концепции атак, позволяющие узнать секреты сервера, включая замаскированные неверные конфигурации, слепое внедрение структур данных, скрытые маршруты к запрещенным зонам и обширную область невидимых поверхностей атак.

👉 Читать онлайн

🔹 Курс «Математика для разработки AI-моделей»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#магиякода

Случаи использования Redis

Redis может использоваться не только для кэширования.

➡️ Сессии – распределение сессии пользователя между разными сервисами

➡️ кэш - кэширование объектов или страниц

➡️ распределенная блокировка (Distributed Lock) – строка Redis может использоваться для блокировки распределенных сервисов

➡️ счетчик – подсчет количества лайков или чтений статьи

➡️ ограничение частоты запросов (Rate Limit) – ограничение частоты запросов на основе IP пользователя

➡️ генератор глобальных идентификаторов

➡️ корзина товаров – хэш Redis может использоваться для представления пар ключ-значение в корзине товаров

➡️ вычисление вовлеченности пользователя (User Retention) – Bitmap может использоваться для представления ежедневного входа пользователя в систему и его вовлеченности

➡️ очередь сообщений (Message Queue)

➡️ ранжирование - для сортировки статей может использоваться ZSet

🔹 Курс разработка AI-агентов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Азбука айтишника

#ликбез

Собрать демку легко. Но как же сделать нормально 🤔

Ютуб забит роликами «Собрал AI-агента за 5 минут!». Чувак на видео запускает скрипт в терминале, нейронка пишет ответ, все хлопают.

Проблема в том, что когда вы попытаетесь внедрить этот 5-минутный скрипт в реальный бизнес, он ляжет через час 🤡

Демка (Proof of Concept) работает на вашем макбуке, когда вы один задаете ей один вопрос. А теперь представьте, что вы выкатили этого агента-саппорта в Telegram-канал, и ему одновременно написали 50 человек.

Что произойдет с демкой? Она намертво зависнет. Потому что LLM (даже самые быстрые) думают долго от 5 до 30 секунд. Если ваш код написан линейно (синхронно), 50-й клиент получит ответ через полчаса. Или, что вероятнее, API Telegram просто отстрелит вашего бота по таймауту.

В чем разница между демкой и нормальным продом:
1. Асинхронность и Очереди. Прод не ждет ответа от нейронки, заблокировав весь сервер. Он принимает задачу, кладет ее в очередь и идет обслуживать следующего клиента.
2. Управление памятью (Memory Management). В демке вы храните историю переписки в переменной list. Перезапустили скрипт — агент забыл, как его зовут. В проде каждое сообщение мгновенно пишется в базу данных.
3. Обработка отвалов API. В демке, если OpenAI на секунду упал с 502 ошибкой, скрипт крашится с красным текстом в консоли. В проде работает механизм Retry с экспоненциальной задержкой (агент ждет 1 сек, потом 2, потом 4, и только потом вежливо пишет юзеру, что сервис перегружен).

Что делать прямо сейчас (практический совет):
Если вы до сих пор гоняете код в консоли, пора взрослеть.
Открывайте ноут, ставьте Cursor и пишите промпт: "Напиши мне асинхронный Telegram-бот на библиотеке aiogram 3.x. Вся логика общения с ИИ (вызовы OpenAI API) должна быть вынесена в фоновые задачи (например, через Celery и Redis). Историю диалогов каждого пользователя сохраняй в базу PostgreSQL (используй SQLAlchemy). Напиши docker-compose.yml, чтобы поднять всё это одной командой".

Вы получите архитектуру, которая не упадет, даже если вы нальете на бота трафик из рекламы. Это уже не игрушка, это микросервис.

Забирай жесткую практическую базу по сборке реальных ИИ-агентов на нашем курсе.

В следующем посте расскажу, почему даже идеальный агент через неделю может превратиться в тыкву, и как этого избежать.