ИИ-агент работает в песочнице, но отдельным инструментам нужны разные права. Анализатору можно читать исходники, а менять их нельзя. Как проверить, что этот запрет действует?В экспериментах с Linux и gVisor встретились три ситуации. Механизм ограничения отсутствует, для его настройки
Статья посвящена практической реализации агента с изолированной средой исполнения кода. Рассказываю как устроен агент, который пишет и исполняет код в Docker песочнице.Это вторая часть серии про LLM Sandbox. В первой части мы разобрали риски исполнения кода от LLM, ограничения песочницы, способы изоляции (Docker, Wasm, gVisor, microVM) и минимальную архитектуру агент+песочница.Код реализации агента, skills, полные логи и артефакты примера — в открытом GitHub-репозитории. Читать далее
Владимир Иванов vivanov879, Sr. Deep Learning Engineer в NVIDIA, продолжает рассказывать про обучение с подкреплением. В этой статье речь пойдет про обучение агента для прохождения квестов и о том, как нейросети используют фильтры для распознавания изображений. В предыдущей статье разбиралось обучение агента для простых стрелялок. Про применение обучения с подкреплением на практике Владимир будет рассказывать на AI Conference 22 ноября. Читать дальше →
Что делает AI агента умнее обычного LLM? AI агенты помогают преодолеть фрагментарность традиционных подходов, сохраняют контекст между операциями и адаптируются к задачам на лету.Узнайте, как создать своего первого AI агента с помощью LangGraph, не погружаясь в сложности. Репозиторий автора с примерами AI агентов собрал уже более 6000 звезд на GitHub! Читать далее