ИИ-агенты

Перевод статьи Machina: как собрать команду из пяти специализированных ИИ-агентов на движках Claude Code, Codex и Hermes и связать их в общем рабочем пространстве.

Почему на потоке ИИ-контента узкое место не генерация, а контроль качества: разделение факта и интерпретации, проверка источников, журнал решений, критерии приёмки и живой человек, который отвечает за результат под своим именем.

За один рабочий проход мы собрали и публично развернули пять интерактивных визуальных концепций. Разбираю, как gpt-taste, Impeccable и Sites превратили Codex из универсального агента в небольшую команду специалистов.

Практический разбор безопасной миграции AGENTS.md под более самостоятельную модель: исходные замеры, проверки поведения, границы изменений, доступы, MCP и синхронизация двух машин.

Impeccable давно стоит в моём рабочем процессе, а теперь я добавил Taste Skill — набор от 16-летнего разработчика с 62 тысячами звёзд. Разбираю, чем два дизайн-скилла отличаются и когда какой брать.

Практический кейс о том, как я использую Codex не только для кода: билеты, логистика, тема лекции, календарь, презентация и материалы для выступления собираются в одном рабочем контуре.

Черновик статьи о юридических и операционных рисках ИИ-агентов: доступы, обработка данных, память, логи, human-in-the-loop, реестр агентов и правила безопасного внедрения в бизнес.

Чему кейс A24 и Google учит креативные команды: главная ценность не в генерации, а в контроле над правами, данными, исходниками и авторским вкусом — и почему их нельзя отдавать в чужую модель.

Полный разбор идеи «агенты — новый SaaS»: как выбрать процесс с зарплатой, собрать минимального агента, продать пилот и упаковать его в продукт.

Почему следующий этап ИИ — не генерация разового результата, а сборка персональных инструментов под автора: плагины по промпту, кейс DAWalka и набор мелких рабочих модулей вместо одного супербота.