Поиск по сайтуОрганизовать работу с автономным ИИ: задачи, контекст, навыки, делегирование, проверки и ответственность.
Сначала новые публикации. Статьи, руководства и записи блога — в одном списке.
Найдено 337 из 600 · показаны 313–324
На GitHub появился AutoResearchClaw — пайплайн из агентов, который берёт тему исследования и сам доводит её до LaTeX-пейпера: от поиска литературы до экспериментов и самопроверки.
Эндрю Ын запустил Context Hub — CLI-инструмент, который даёт кодинг-агентам актуальную документацию по API. Но самое интересное — агенты смогут обмениваться находками между собой.
Разработчик взял autoresearch Андрея Карпати и направил его на финансовые рынки. 25 агентов, дарвиновский отбор промптов и коэффициент Шарпа как loss-функция.
NVIDIA выпустила NemoClaw — open-source стек, который добавляет приватность и безопасность к OpenClaw-агентам. Разбираюсь, почему это важно и что внутри.
Menlo Research выложила в открытый доступ полный дизайн гуманоидного робота Asimov v1 и открыла предзаказ на DIY-кит за $15 000. Разбираемся, почему это важно.
Один разработчик заменил целый стек продажных инструментов на AI-агента. Разбираю, что у него получилось и какие уроки стоит запомнить.
Notion запустил standalone AI-приложение. Разбираемся, зачем им отдельный продукт и что это значит для пользователей.
Почему агент не должен говорить «не могу» и когда ему стоит делегировать задачи — два простых правила конфигурации OpenClaw, которые меняют всё.
Anthropic выпустили подробный гайд по работе с Claude Code — и большинство его проигнорировали. Рассказываю, как превратить документацию в персональный курс за один промпт.
Короткая заметка о том, как устроен autoresearch: вы правите «программу» агента в .md, агент правит тренировочный .py, а все эксперименты сравнимы, потому что каждый прогон длится фиксированные 5 минут.
Идея простая: несколько агентов от разных провайдеров решают одну задачу параллельно, а оркестратор показывает, в чём они сошлись и где расходятся. Это заметно повышает качество и доверие к результату.
Ночной эксперимент: общий Telegram-чат с темами для команды Гиперлогики, где люди и AI-агенты работают вместе — с ролями, маршрутизацией и общей памятью.
Страница 27 из 29
Разберём вашу задачу и определим ближайший шаг.
Все темы