IT Does Matter

https://github.com/volcengine/OpenViking - видели? Отдельная СУБД специально для хранения контекста ИИ агентов. Все ваши skills, rules, memories упаковываются в БД и индексируются, отдаются модели строго порционно и только те которые необходимы. Надо попробовать вообщем кажется - полезная штука.

https://www.anthropic.com/claude/opus в claude opus 4.6 теперь контекчтное окно 1 млн токенов. Кто сильно обрадовался, тот плохо читает канал вообще очень плохо. Очень надеюсь что большинству тут ваще пофиг на эту новость :)

https://habr.com/ru/articles/1008982/ скоро таких историй будет куча. Так влоб конечно не надо, но скорость внедрения ии агентов и правда большая

В чате "тру айтишников"... Не как у нас 15% конечно, но тоже не все ещё осознали... далеко не все. Но то что на крупных конфах это центральная тема - хорошо

ну вот и я дорос до полного цикла

Делитесь, поздравляем! :)

Вроде ещё не постил.. ну если у кого есть знакомые школьники\студенты - перешлите им, кажется вполне по делу.

Нашел время прочитать про RLM... и как понял... Типа grep жрёт токены, работает медленно, возвращает фигню. Явно надо искать решение получше, но зачем... Давайте просто поюзаем костыли которые сократят расход токенов! Ваш весь вектор и полнотекст мы видали в одном месте :). Next Level 🩼🩼🩼 . Но если вы думаете что если вы одни такие - нене :)... Cursor юзает ripgrep вместо grep... там ребята тоже знают толк в костылях. А если объединить подходы? :)))

https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools - системпромпты разных агентов. Хотя бы один раз прочитать полезно, чтобы понимать что оно делает. Вцелом эта текстовка - это всё что отличает Claude в Cursor и Claude в СС, к примеру. То же самое с OpenAI моделями. Естественно большой разницы в поведении там нет и быть не может. Но можно понять "почему так". Что обычно описывается в systemprompt:
- Работа со встроенными tool (web поиск, grep, поиск по ФС)
- работа с Bash\терминалом
- работа с git
- тон, вопросы, примеры
- работа с ФС
Вцелом основная фишка агентов именно в количестве и качестве встроенных tools. Тут конечно Cursor сильно впереди. Но, к слову - у CC приличный весьма systemprompt, а у того же codex - только общие фразы.

Вообщем не ведитесь на "в другом волшебном агенте сеть работает по-другому". Можно даже куски системпромпта которые кажутся важными в свой промпт подтягивать.

Но самое главное чтобы с разными сетями и агентами у вас всё работало нормально - конечно не забывать про SDD. Спецификации должны быть.

#обновление 🔄 https://github.com/comol/cursor_rules_1c - неплохой PR на стандарты разработки. Забирайте.

Мир агентов продолжает взрывать мозг: Китайский студент за 10 дней на коленке собрал ИИ-движок, порвал GitHub и поднял $4 млн. Знакомьтесь — MiroFish.

Репозиторий сейчас стабильно висит в мировых топах (13k+ звезд) ⭐️

Что это за зверь: по сути, цифровой полигон для симуляции общества. Мультиагентная песочница, где живут тысячи ИИ-ботов со своей памятью и паттернами поведения. Скармливаешь им любой инфоповод — от слива базы данных до нового законопроекта, — и смотришь, как эта цифровая толпа начинает вариться, спорить и принимать решения. На выходе получаешь прогноз развития событий в реальном мире.

Кто автор: в конце 2025 года четверокурсник Го Ханцзян (ник 666ghj) просто сел и с помощью ИИ-ассистентов за 10 дней накодил ядро системы. Проект так быстро завирусился, что к парню пришел инвестфонд Shanda Group и с ходу отвалил 30 млн юаней (около $4.1 млн) посевных. Студент собрал шмотки, уехал из общаги и теперь рулит стартапом😎

Как это уже применяют:

Трейдинг. Закидываешь финансовые новости или отчеты и смотришь, как запаникует толпа и куда дернутся котировки.

Краш-тест пиара. Корпорации и политики прогоняют черновики своих публичных заявлений, чтобы заранее понять, за что конкретно их смешают с дерьмом, и вовремя подстелить соломку.

Эксперименты. В систему залили классический китайский роман, у которого исторически утеряна концовка. Боты отыграли роли персонажей и сами логично сгенерировали финал.

Развернуть у себя можно за пару минут через Docker, нужен только API-ключ от любой вменяемой LLM.

Ссылка на репо: https://github.com/666ghj/MiroFish

я работаю и в виндсурфе и в антигравити и в кодексе и в опенкоде :)))) и в вскоде в двух расширениях - рукод и кодекс.... И все хорошо... потому что sdd...

Не могу не поделиться. SDD это хорошо. Будьте как Андрей, юзайте SDD :). А если не поняли о чём речь - https://vibecoding1c.ru/vibecourse

Да, что началось то...

LangChain Deep Agents: Опенсорсный ответ Claude Code и новый стандарт «боевых» агентов

LangChain выкатил Deep Agents — готовый системный обвес для агентов на базе LangGraph.

По сути, это архитектурный клон Claude Code, но лишенный его главного недостатка: привязки к одной модели.

Теперь автономного агента на базе langchain с планированием и сабагентами можно запускать на любом движке — от GPT-4o до локального Qwen.

🚀 Что внутри:

🛡 Планирование (Planning):
Инструмент write_todos для декомпозиции задач. Агент сам бьет задачу на шаги и отслеживает прогресс.

📂 Файловая система (Filesystem):
Набор read/write/edit/grep/ls. Агент не просто «видит» код, он с ним работает, правит и ищет зависимости в контексте всего проекта.

🤖 Сабагенты (Sub-agents):
Команда task для делегирования работы в изолированные контекстные окна. Большой агент спавнит малых для рутины, не раздувая свой основной контекст (прямой аналог sessions_spawn у openclaw).

🔌 MCP & Sandboxing:
Встроенная поддержка Model Context Protocol и запуск команд в изолированных песочницах. Безопасность через ограничение инструментов, а не через «честное слово» нейросети.

🔮 Итог: Эпоха чат ботов окончательно уходит в прошлое. Наступает эра автономных роев, которые умеют планировать, ошибаться, откатываться к чекпоинтам и звать на помощь человека, только когда уже поздно нужна помощь.

#агенты #LangGraph #DeepAgents #OpenSource #langchain
------
@tsingular

https://github.com/NousResearch/hermes-agent - если кто то сомневался что это рано или поздно появится, то уже вот. Автономный агент который сам пишет себе skills. Притом именно отличает skills от просто persistent memory....

https://vibecoding1c.ru/bench - Gemini 3.1 PRO тоже протестил. А вот тут более приятный результат. Уже в ТОП-3. Получше чем 3 Pro и по мне наравне с Opus 4.6. Может с оговоркой что claude чуть поприятнее в агентском режиме. А так Google прямо наступают Anthropic на пятки, притом основательно и видимо уже наступили...

https://vibecoding1c.ru/bench - протестил GPT 5.4. Лично у меня получилось что нет вообще практически никакой разницы с 5.3 Codex. Ну и да - 1С-у её всё ещё научили пользоваться. Без правил\skills\MCP использовать настоятельно не рекомендую.