Главная / Статьи

Статьи TechMas

Здесь собраны новые материалы по теме «искусственный интеллект». Каждый материал открывается по отдельному адресу и содержит содержание, подзаголовки, чек-листы и ответы на частые вопросы.

Для удобства начинайте с тем, которые ближе к вашей задаче, а затем переходите к связанным статьям в конце материала.

Содержание

Все материалы

Все материалы

AI-агенты и протоколы

Агентный ИИ в 2026 году: как построить рабочую систему, а не демо

Агентный ИИ в 2026 году: как построить рабочую систему, а не демо. Главный сдвиг 2026 года — переход от чат-ответов к делегированным задачам, которые выполня.

AI-агенты и протоколы

MCP в продакшене: архитектура, безопасность и правила подключения инструментов

MCP в продакшене: архитектура, безопасность и правила подключения инструментов. Model Context Protocol стандартизирует подключение моделей к данным и действи.

AI-агенты и протоколы

A2A-протокол: как организовать взаимодействие AI-агентов без хаоса

A2A-протокол: как организовать взаимодействие AI-агентов без хаоса. Agent-to-Agent нужен не для умножения количества агентов, а для безопасного делегирования.

AI-агенты и протоколы

Долгоживущие AI-агенты: состояние, паузы, возобновление и контроль

Долгоживущие AI-агенты: состояние, паузы, возобновление и контроль. Агент, работающий часы или дни, нельзя строить как один длинный запрос. Ему нужны контрол.

AI-агенты и протоколы

Память AI-агента: что сохранять, как забывать и как не смешивать пользователей

Память AI-агента: что сохранять, как забывать и как не смешивать пользователей. Память агента — не архив всех разговоров. Полезная система отделяет краткосро.

Безопасность AI-агентов

OWASP Top 10 для агентных приложений 2026: практический разбор рисков

OWASP Top 10 для агентных приложений 2026: практический разбор рисков. Агентные приложения соединяют вероятностную модель с реальными полномочиями, поэтому т.

Безопасность AI-агентов

Защита от prompt injection: как не дать внешним данным управлять AI-агентом

Защита от prompt injection: как не дать внешним данным управлять AI-агентом. Prompt injection возникает, когда агент принимает текст из письма, сайта, докуме.

Безопасность AI-агентов

Идентичность AI-агента и минимальные права: практическая модель доступа

Идентичность AI-агента и минимальные права: практическая модель доступа. Общий сервисный аккаунт скрывает, кто и зачем выполнил действие. Отдельная идентично.

Безопасность AI-агентов

Red teaming AI-агентов: сценарии атак, которые нужно проверить до запуска

Red teaming AI-агентов: сценарии атак, которые нужно проверить до запуска. Red teaming агента должен проверять не только токсичный ответ, но и достижение опа.

Безопасность AI-агентов

Human in the loop для AI-агентов: где подтверждение действительно снижает риск

Human in the loop для AI-агентов: где подтверждение действительно снижает риск. Человек в контуре полезен только тогда, когда получает понятный выбор, доказа.

Агентная разработка

Vibe coding в продакшене: как превратить быстрый прототип в поддерживаемый продукт

Vibe coding в продакшене: как превратить быстрый прототип в поддерживаемый продукт. Vibe coding резко ускоряет создание первого работающего варианта, но скор.

Агентная разработка

Coding-агенты для длинных задач: как делегировать работу на часы, а не минуты

Coding-агенты для длинных задач: как делегировать работу на часы, а не минуты. Длинная инженерная задача требует от агента не только генерации, но и планиров.

Агентная разработка

AI code review: что отдавать модели и где остаётся ответственность инженера

AI code review: что отдавать модели и где остаётся ответственность инженера. AI-ревью полезно для систематического поиска повторяющихся дефектов, несогласова.

Агентная разработка

Генерация тестов с AI: как находить дефекты, а не закреплять текущую реализацию

Генерация тестов с AI: как находить дефекты, а не закреплять текущую реализацию. Модель легко создаёт тест, который повторяет существующий код и всегда прохо.

Агентная разработка

Spec-driven разработка с AI: требования, тесты и контролируемая реализация

Spec-driven разработка с AI: требования, тесты и контролируемая реализация. Спецификация становится интерфейсом между продуктом, инженером и агентом. Хороший.

Модели и инференс

On-device foundation models: когда AI должен работать прямо на устройстве

On-device foundation models: когда AI должен работать прямо на устройстве. Локальная модель уменьшает задержку и передачу данных, работает без сети и может г.

Модели и инференс

Локальные малые языковые модели: как выбрать SLM для бизнеса в 2026 году

Локальные малые языковые модели: как выбрать SLM для бизнеса в 2026 году. Малая модель выигрывает, когда задача узкая, поток большой, формат строгий, а данны.

Модели и инференс

Квантование LLM: как уменьшить память и стоимость без скрытой потери качества

Квантование LLM: как уменьшить память и стоимость без скрытой потери качества. Квантование снижает точность представления весов и иногда активаций, позволяя.

Модели и инференс

Маршрутизация AI-моделей: как выбирать качество, скорость и стоимость для каждого запроса

Маршрутизация AI-моделей: как выбирать качество, скорость и стоимость для каждого запроса. Одна дорогая модель для всех задач упрощает прототип, но плохо мас.

Модели и инференс

Reasoning-модели: как оценивать рассуждение по результату, а не по красивому объяснению

Reasoning-модели: как оценивать рассуждение по результату, а не по красивому объяснению. Увеличение вычислений на этапе ответа помогает сложным задачам, но п.

Мультимодальный контент

Мультимодальные AI-workflow: как соединить текст, изображение, аудио и видео

Мультимодальные AI-workflow: как соединить текст, изображение, аудио и видео. Мультимодальность полезна не количеством форматов, а единым контекстом задачи.

Мультимодальный контент

Realtime-голосовые AI-агенты: задержка, перебивания и безопасные действия

Realtime-голосовые AI-агенты: задержка, перебивания и безопасные действия. Голосовой агент работает в жёстком временном контуре: распознавание, понимание, ин.

Мультимодальный контент

AI-видео в 2026 году: производственный процесс от референса до финального монтажа

AI-видео в 2026 году: производственный процесс от референса до финального монтажа. Генератор видео создаёт кадры, но не заменяет режиссуру, continuity, монта.

Мультимодальный контент

Консистентность AI-изображений: персонажи, предметы и стиль без случайных изменений

Консистентность AI-изображений: персонажи, предметы и стиль без случайных изменений. Серия требует не одного эффектного кадра, а повторяемой идентичности. Ко.

Мультимодальный контент

Происхождение синтетического контента: маркировка, права и проверяемая цепочка

Происхождение синтетического контента: маркировка, права и проверяемая цепочка. Пользователю важно знать не только, создан ли материал AI, но и какие источни.

Физический ИИ и робототехника

World models и Physical AI: зачем роботам модели мира

World models и Physical AI: зачем роботам модели мира. Модель мира учится представлять динамику сцены и предсказывать последствия действий. Для роботов и авт.

Физический ИИ и робототехника

Vision-Language-Action модели: как робот превращает инструкцию в движение

Vision-Language-Action модели: как робот превращает инструкцию в движение. VLA-модель связывает изображение и язык с последовательностью действий. Она расшир.

Физический ИИ и робототехника

Синтетические данные для обучения роботов: польза, разрыв с реальностью и контроль качества

Синтетические данные для обучения роботов: польза, разрыв с реальностью и контроль качества. Синтетические сцены позволяют массово варьировать освещение, гео.

Физический ИИ и робототехника

Пилот гуманоидного робота: как выбрать задачу и не спутать шоу с эффективностью

Пилот гуманоидного робота: как выбрать задачу и не спутать шоу с эффективностью. Гуманоидная форма обещает работу в среде, созданной для людей, но усложняет.

Физический ИИ и робототехника

Безопасность автономных систем: ограничения, fallback и доказательства перед полем

Безопасность автономных систем: ограничения, fallback и доказательства перед полем. Безопасная автономность не означает отсутствие ошибок, а означает контрол.

ИИ в науке и медицине

AI Co-Scientist: как использовать многоагентную систему для научных гипотез

AI Co-Scientist: как использовать многоагентную систему для научных гипотез. Научный агент полезен как ускоритель поиска, критики и планирования, но гипотеза.

ИИ в науке и медицине

AI в поиске лекарств: где модель ускоряет цикл, а где решает эксперимент

AI в поиске лекарств: где модель ускоряет цикл, а где решает эксперимент. AI может ранжировать мишени, молекулы и эксперименты, уменьшая пространство поиска.

ИИ в науке и медицине

AI для редких заболеваний: поиск доказательств без опасной уверенности

AI для редких заболеваний: поиск доказательств без опасной уверенности. При редком заболевании данных мало, фенотипы неполны, а цена неверного вывода высока.

ИИ в науке и медицине

AI-прогноз погоды: как оценивать скорость, точность и редкие экстремальные события

AI-прогноз погоды: как оценивать скорость, точность и редкие экстремальные события. AI-модели ускоряют расчёт глобального прогноза и могут хорошо воспроизвод.

ИИ в науке и медицине

Аудит научных AI-систем: воспроизводимость, источники и отрицательные результаты

Аудит научных AI-систем: воспроизводимость, источники и отрицательные результаты. Научный AI должен оставлять больше доказательств, чем обычный чат: версию д.

Данные и эксплуатация AI

Agentic Data Layer: какой контекст нужен AI-агентам для точных действий

Agentic Data Layer: какой контекст нужен AI-агентам для точных действий. Корпоративный агент ошибается не только из-за модели, но и из-за неоднозначных показ.

Данные и эксплуатация AI

Data-агенты в компании: запросы, изменения и границы автономности

Data-агенты в компании: запросы, изменения и границы автономности. Data-агент может исследовать схему, строить запросы, объяснять аномалии и готовить изменен.

Данные и эксплуатация AI

Observability AI-агентов: какие трассы нужны для поиска реальной причины сбоя

Observability AI-агентов: какие трассы нужны для поиска реальной причины сбоя. Обычный HTTP-лог показывает, что запрос завершился, но не объясняет, почему аг.

Данные и эксплуатация AI

Evaluation flywheel для AI-агентов: как улучшать систему без скрытых регрессий

Evaluation flywheel для AI-агентов: как улучшать систему без скрытых регрессий. Удачные демонстрации не показывают качество на потоке. Evaluation flywheel пр.

Данные и эксплуатация AI

AgentOps в продакшене: эксплуатация, версии, оценки и стоимость AI-агентов

AgentOps в продакшене: эксплуатация, версии, оценки и стоимость AI-агентов. AgentOps расширяет DevOps для недетерминированных систем: версия включает модель.