В основе базового agentic harness — простой цикл: LLM получает задачу, выбирает и вызывает инструмент, результат возвращается в контекст, после чего модель решает, какое действие выполнить следующим. Цикл продолжается, пока модель не решит, что задача выполнена.Этот цикл корректен, но…
Привет! Меня зовут Вадим, я проектирую интерфейсы в InfoWatch. Но сейчас не о том, как мы строим интерфейсы, а о том, как мы строим дизайн-культуру. Я расскажу о нашем двухлетнем пути, полном ошибок и открытий, который привел к реальным изменениям в продуктах и работе команды.В этой…
Учимся создавать агентов для пентеста с использованием React агента от LangGraph. Моя цель — создать AI-агентов, которые помогут автоматизировать часть задач, выполняемых в рамках пентеста.Для стартового проекта я решил создать агента, который умеет анализировать JavaScript файлы,…
Осторожность кажется полезной настройкой для ИИ-агента. Но три прогона на 100 реальных багах из SWE-bench дали обратный результат: «правила дисциплины» по мотивам советов Карпати снизили число исправлений примерно на 13%. Разберём результаты эксперимента и посмотрим, в какой момент разумные ограничения превращаются для агента в тормоза. Разобрать эксперимент