TGViewer
Книжный куб Книжный куб @book_cube · 15.7K subscribers
Post #4727 3.36K
Research Insights Made Simple #22: как собрать управляемый агентный стек (Рубрика #AI4SDLC)

Что компания делает «своим» в агентной платформе: код клиента, модель, контур исполнения, данные или право агента менять внутренние системы? Эти вещи часто смешивают и сводят выбор к спору между «своим OpenCode» и «чужим Claude Code или Codex».

В понедельник 20 июля в 17:00 по мск мы с Мишей Трифоновым из Cloud.ru разберём в прямом эфире эту ложную развилку и соберём полное описание агентного стека в рамках 22-м выпуска подкаста Research Insights Made Simple.

Миша Трифонов - Директор департамента внутренней платформы разработки Cloud.ru и у него есть свой интересный канал @trifonovit

Рабочая формула шире привычной пары «модель + обвязка»:
агентный стек = обвязка + модель + инструменты + идентичность + технические границы исполнения.

Обвязка управляет циклом работы и контекстом, модель предлагает план, инструменты создают реальный эффект. Идентичность, sandbox и policy engine определяют, от чьего имени и в каких границах действует агент.

Поговорим о восьми конфигурациях: от автономного стека и локальной модели до внешнего планировщика, корпоративного tool gateway и полного SaaS. У каждой схемы своя цена контроля, скорости, lock-in и эксплуатации.

Отдельно обсудим несколько неочевидных следствий:
- open source ≠ local inference;
- self-hosted ≠ безопасные действия;
- доступы сотрудника ≠ доступы агента
- внутренний MCP ≠ узкие полномочия;
- внешний API ≠ внешнее право на действие;
- multi-model router = отдельная платформа.

Ключевая идея — разделить два пути. Модельный шлюз контролирует, какие данные и к какой модели уходят. Инструментальный шлюз решает, кто, что и от чьего имени может изменить. Между ними нужны единые identity, policy, trace и evals.

И здесь разговор переходит к безопасности. Атакуют не абстрактную модель, а путь от недоверенного README, issue или tool result до действия с реальными полномочиями. Поэтому ограничения должна обеспечивать инфраструктура, а не системный промпт.

В общем, мы обсудим не «какой агент лучше», а какую минимальную конфигурацию выбрать для пилота, корпоративной платформы или регулируемого контура — и кто отвечает за фактическое изменение системы.

Добавляйте стрим в ваш календарь, чтобы не пропустить его.

#AI4SDLC #AI #Agents #Architecture #PlatformEngineering #Security #Engineering
  • ❤ 6
  • 👍 6
  • 🔥 4
More from @book_cube
  1. Oct 5, 2026Материалы выпуска: как инженер учится договариваться — Сергей Киселёв (Рубрика #Leadership…
  2. Oct 5, 2026SWE-agent: как интерфейс помогает модели работать с кодом (Рубрика #AI4SDLC) В Research In…
  3. Oct 5, 2026SWE-agent или как интерфейс меняет результат / Research Insights Made Simple #33 (Рубрика…
  4. Oct 5, 2026Factory и HumanLayer: сколько самостоятельности отдавать агентам (Рубрика #AI4SDLC) Посмот…
  5. Oct 4, 2026Один дизайнер и сотни материалов (Рубрика #AI) В этом видео «One Designer + AI. Hundreds o…
  6. Oct 4, 20263 AImigo S1E8: AI-native компания — материалы выпуска (Рубрика #AI4SDLC) Собрал материалы…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →