Пятая статья из шести про инженерный процесс для разработки с ИИ-агентами. Первая статья про путь от первых проектов к стандарту SENAR. Вторая про то, чем агент отличается от программиста. Третья про новую роль человека и пять навыков нового рабочего режима. Четвёртая про ворота…
Я взял одного и того же агента (Claude Code), менял у него ровно одну вещь — какой MCP-сервер отдаёт контекст по коду, — и гонял по 26 задачам на apache/superset. Четыре «руки»: filesystem (grep + read), graphlens (структурный граф), serena (LSP) и codegraph. Три модели (haiku / sonnet / opus), три сида — 936 прогонов.Главный результат: вывод переворачивается в зависимости от типа задачи. Смотреть цифры
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
Я делаю локально работающего ИИ-агента и столкнулся с тем, что стандартный подход «закинуть текст в векторную базу, достать по косинусу» для долгоживущего агента не работает: контекст замусоривается, факты конфликтуют, ничего не забывается. Вместо этого реализовал графовую…