🖼️ Один ИИ-агент может звучать уверенно, даже когда ошибается. Поэтому всё больше компаний переходят к мультиагентным системам: один агент решает задачу, второй проверяет результат, третий ищет ошибки и слабые места.

Такой подход уже используется в современных AI-платформах. Например, новые режимы оркестрации автоматически разбивают сложные задачи на подзадачи, распределяют их между несколькими агентами и запускают дополнительную проверку перед выдачей ответа.

😈 Результат — меньше галлюцинаций, выше качество решений и больше доверия к ИИ в сферах, где цена ошибки высока: разработка, медицина, финансы и безопасность.

👍 На Google I/O 2026 компания показала, куда движется индустрия искусственного интеллекта.

Главная идея проста: будущее не за одним ИИ, который отвечает на вопросы, а за агентами, способными самостоятельно выполнять сложные задачи.

Google представила новое поколение моделей Gemini 3.5 и платформу Antigravity 2.0, которая позволяет запускать несколько специализированных агентов одновременно. Один агент исследует задачу, другой пишет код, третий проверяет результат, а четвёртый ищет ошибки и уязвимости.

🖼️ Для разработчиков появились инструменты, которые позволяют агентам работать с Android, управлять облачной инфраструктурой, запускать приложения, проводить тестирование и даже самостоятельно исправлять проблемы в коде.

Особенно интересно выглядит концепция Managed Agents — теперь компании смогут получать готовых ИИ-агентов через API без необходимости самостоятельно разворачивать сложную инфраструктуру.

💢 Фактически Google делает ставку на модель, в которой ИИ становится не помощником, а полноценным цифровым сотрудником, способным планировать, выполнять и проверять работу.

Похоже, следующий этап развития ИИ — это уже не один умный чат-бот, а целые команды специализированных агентов, работающих вместе.

❓Как думаете, через несколько лет компании будут нанимать больше людей или больше ИИ-агентов?

🔥 Пока все обсуждают возможности ИИ-агентов, Microsoft предупреждает о новой проблеме: агенты всё чаще работают локально на устройствах пользователей и получают доступ к файлам, приложениям, токенам, браузерам и корпоративным данным.

Один неправильно настроенный агент может удалить данные, передать конфиденциальную информацию или выполнить опасные команды от имени сотрудника. По сути, компании сталкиваются с новым типом «теневого ИИ», который работает вне привычного контроля ИТ-служб.

☀️ В ответ Microsoft представила целый набор инструментов для обнаружения, контроля и аудита локальных агентов: от отслеживания их активности до ограничения доступа к данным и сети в реальном времени.

Главный вывод простой: по мере распространения ИИ-агентов вопрос безопасности становится не менее важным, чем их возможности.

🪐 Исследователи представили большой обзор нового направления в AI — Agent Skills. Вместо того чтобы хранить все знания и возможности внутри модели, агенты получают навыки (skills) как отдельные подключаемые модули с инструкциями, кодом и ресурсами.

Такой подход позволяет расширять возможности агента без переобучения модели: достаточно подключить новый навык. Авторы рассматривают архитектуру skills, их автоматическое создание, применение в сложных агентных системах и вопросы безопасности.

✨ Отдельное внимание уделяется рискам: исследование показало, что 26,1% навыков из открытых библиотек содержат уязвимости, поэтому предлагается многоуровневая система доверия и контроля жизненного цикла навыков.
По мнению авторов, экосистемы навыков могут стать таким же важным слоем инфраструктуры для ИИ-агентов, как приложения для смартфонов или пакеты для операционных систем.

❓ Как думаете, за чем будущее: универсальными моделями, которые умеют всё, или агентами, которые динамически подключают нужные навыки под задачу?

😈 Пока индустрия обсуждает новые модели и агентные фреймворки, исследователи предлагают более фундаментальную идею — создать для ИИ-агентов собственный слой управления, похожий на операционную систему.

В работе Agent libOS агент рассматривается как полноценный процесс со своей памятью, правами доступа, жизненным циклом, очередями одобрения человека, журналом действий и механизмами восстановления после сбоев.

👆 Ключевая идея: доверять нужно не инструментам агента, а среде выполнения. Любое действие — доступ к файлам, запуск команд, работа с памятью, внешние изменения или запрос разрешения у человека — проходит через контролируемые системные примитивы с проверкой прав доступа.

Авторы реализовали прототип с поддержкой:
• долгоживущих агентов и подзадач;
• управления возможностями (capabilities);
• встроенных запросов на одобрение человека;
• чекпоинтов и восстановления состояния;
• аудита всех действий;
• динамического подключения новых инструментов.

🪟 Фактически Agent libOS предлагает смотреть на ИИ-агентов не как на чат-ботов с инструментами, а как на новый тип программ, которым нужна собственная инфраструктура управления, безопасности и контроля.

Если агентные системы действительно станут выполнять долгосрочные задачи автономно, появление таких «операционных систем для агентов» выглядит вполне логичным следующим шагом.

🖥 На Build Microsoft показала своё видение будущего, где главным пользователем компьютера становится не человек, а AI-агент.

Компания представила новую платформу, в которой агенты получают собственную среду выполнения, память, инструменты и даже изолированные контейнеры безопасности.

⚠️ По сути, Microsoft начинает строить инфраструктуру для мира, где ИИ не просто отвечает в чате, а самостоятельно выполняет задачи:
• работает с файлами
• запускает программы
• пишет код
• взаимодействует с сервисами
• выполняет длинные цепочки действий без участия человека

🔥 Интересно другое: всё это проектируется не как отдельное приложение, а как часть Windows и Azure.

Если раньше операционная система управляла программами, то теперь она готовится управлять агентами.
Кажется, мы постепенно переходим от эпохи приложений к эпохе цифровых сотрудников.

❓ Как думаете, через несколько лет мы будем запускать программы или просто ставить задачи агентам?

‼️ На GTC Taiwan глава NVIDIA показал, почему индустрия сейчас буквально сходит с ума по вычислительным мощностям.

Главный тезис простой: AI перестал быть экспериментом и начал напрямую генерировать прибыль.

В качестве примера Huang привёл разработчиков ПО. Если в 2023 году программисты сделали около 300 млн коммитов на GitHub, то в 2026 году их количество уже выросло почти втрое.

👍 Причина — агентный ИИ.

Теперь разработчик не пишет каждую строчку кода вручную. Он ставит задачу, а AI генерирует код, исправляет ошибки, запускает тесты и использует необходимые инструменты самостоятельно.

По словам NVIDIA, это не сокращает спрос на специалистов, а наоборот увеличивает его. Если один инженер с помощью AI создаёт в несколько раз больше продукта, компании хотят нанимать ещё больше инженеров.

⚠️ Но есть и обратная сторона.

Каждый такой AI-агент потребляет огромное количество вычислений. Именно поэтому дата-центры растут как на дрожжах, а спрос на чипы NVIDIA продолжает бить рекорды.

По сути, мы переходим в эпоху, где компьютеры работают не через приложения, а через агентов.

Раньше человек открывал программу и выполнял действия сам.
Теперь человек просто объясняет результат, который хочет получить.

⚠️ Anthropic расширяет проект Glasswing — программу, где специальная версия Claude ищет уязвимости в коде компаний, управляющих критической инфраструктурой.

Среди участников:

- энергетика;
- здравоохранение;
- связь;
- промышленность.

За несколько недель ИИ обнаружил более 10 000 опасных уязвимостей.

Но главное не это.

✅ В Anthropic считают, что уже через 6–12 месяцев подобные кибер-модели станут массовыми. И использовать их смогут не только защитники, но и злоумышленники.

Поэтому новая гонка в кибербезопасности уже началась.

❓ Как думаете, ИИ сделает интернет безопаснее или опаснее?

‼️ Модель умеет не только общаться, но и работать с изображениями, видео, кодом, сайтами, приложениями и интерфейсами программ. Она может анализировать экран, писать и тестировать код, управлять приложениями и выполнять сложные многоэтапные задачи.

В тестах Qwen3.7-Plus показывает результаты на уровне ведущих мировых моделей, особенно в программировании, агентных задачах и визуальном анализе.

🚀 В демонстрациях модель самостоятельно создала полноценное приложение, написав более 10 000 строк кода и полностью автоматизировав процесс разработки — от проектирования до тестирования и выпуска новой версии.

🚨 Главными анонсами стали Gemini 3.5 и Gemini Omni — новое поколение ИИ, которое умеет не только отвечать на вопросы, но и самостоятельно выполнять задачи, работать с приложениями, создавать видео, писать код и действовать как полноценный агент.

Среди новинок также:

— ИИ-агенты в Google Search, работающие в фоновом режиме 24/7;
— Googlebook — ноутбуки нового поколения, созданные специально для Gemini;
— Google Health и Fitbit Air для постоянного мониторинга здоровья;
— Умные очки с навигацией, сообщениями и камерой;
— Новые проекты Google DeepMind для науки, экологии и медицины.

Google делает ставку на переход от обычных чат-ботов к проактивным ИИ-помощникам, которые смогут самостоятельно выполнять задачи и помогать пользователю в течение всего дня.

❓ Как думаете, через сколько лет ИИ-агенты станут привычнее обычных приложений?

➡️ OpenAI представила Sites в Codex — инструмент, который позволяет превращать идеи, документы и данные в готовые веб-приложения за считанные минуты.

Что умеет Sites:
• создавать внутренние сервисы без настройки инфраструктуры;
• автоматически предоставлять хостинг, авторизацию, базу данных и хранение данных;
• использовать информацию из рабочих инструментов через плагины Codex;
• дорабатывать приложение через обычный диалог с ИИ.

☀️ В OpenAI уже используют Sites для создания внутренних дашбордов, справочных центров, приложений для подготовки к встречам, мероприятий и принятия управленческих решений.

Пользователи могут делиться созданными приложениями с командой или всей организацией, а доступ осуществляется через аккаунт ChatGPT.

⚡️ Главными новинками стали Gemini 3.5 и Gemini Omni. Новые модели умеют не только отвечать на вопросы, но и выполнять задачи, работать с приложениями, создавать видео и выступать в роли автономных ИИ-агентов.

Также Google представила:
• ИИ-поиск нового поколения с агентами, работающими в фоновом режиме;
• Android Halo для управления ИИ-агентами на смартфоне;
• Googlebook — ноутбуки, созданные вокруг Gemini;
• Google Health и Fitbit Air для мониторинга здоровья;
• умные очки с навигацией, сообщениями и камерой;
• Gemini for Science и другие проекты для науки, экологии и медицины.

⁉️ Май стал для Google месяцем перехода от обычных чат-ботов к полноценным ИИ-агентам, которые способны самостоятельно выполнять задачи и помогать пользователям в повседневной жизни.

❓ Как думаете, что появится раньше: массовые ИИ-агенты или полноценные ИИ-ассистенты в умных очках?

👍 Hermes Agent — новый ИИ-агент с функцией самообучения. Он умеет создавать навыки на основе опыта, запоминать информацию между сессиями, анализировать прошлые диалоги и постепенно формировать персональную модель пользователя.

Ключевые возможности:
• работает через Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal и терминал;
• поддерживает более 300 моделей ИИ от разных провайдеров;
• запускает подагентов для параллельного выполнения задач;
• автоматизирует процессы по расписанию;
• может работать на облачном сервере практически без затрат в режиме ожидания.

❤️ Hermes позиционируется как универсальный автономный агент, способный не только выполнять задачи, но и постоянно улучшать собственные навыки в процессе работы.

🌟 Microsoft представила новые возможности для своего фреймворка ИИ-агентов:

• Agent Harness — готовая инфраструктура для агентов с памятью, управлением контекстом, веб-поиском, файловым доступом, планированием задач и параллельными подагентами.
• Foundry Hosted Agents — облачный хостинг агентов с автомасштабированием, сохранением состояния между сессиями и оплатой только во время работы.
• CodeAct — новый режим, где модель пишет и запускает Python-код вместо множества отдельных вызовов инструментов. Это ускоряет работу агентов до 52% и снижает расход токенов почти на 64%.
• Интеграция с GitHub Copilot SDK позволяет использовать возможности Copilot через единый интерфейс Agent Framework.
• Добавлен паттерн Handoff для построения мультиагентных систем, где агенты могут передавать задачи друг другу без потери контекста.

👆 Фреймворк объединяет наработки проектов AutoGen и Semantic Kernel в единую платформу для создания и запуска ИИ-агентов на Python и .NET.

❓ Какой из анонсов Microsoft кажется вам самым перспективным?

✨ GitHub расширил возможности Copilot для работы со сложными проектами.

• Теперь Copilot поддерживает контекстное окно до 1 миллиона токенов, что позволяет анализировать большие кодовые базы, длинные документы и многофайловые проекты без потери контекста.
• Появились настраиваемые уровни рассуждений (Reasoning Levels). Разработчики могут выбирать между быстрыми ответами и более глубоким анализом для сложных задач по архитектуре и отладке.
• Новые возможности уже доступны в VS Code, Copilot CLI и приложении GitHub Copilot.

🪟 GitHub отмечает, что увеличение контекста и уровня рассуждений требует больше AI-кредитов, поэтому для повседневной работы рекомендуется использовать стандартные настройки.

💢 Anthropic сообщила, что по распоряжению властей США была вынуждена полностью отключить доступ к моделям Fable 5 и Mythos 5 для всех пользователей по всему миру.

Причиной стало подозрение правительства в существовании способа обхода защитных механизмов моделей. При этом Anthropic заявляет, что изучила представленные примеры и обнаружила лишь несколько незначительных уязвимостей, которые способны находить и другие публично доступные ИИ-модели.

➡️ Компания подчеркивает, что перед запуском Fable 5 модель проходила масштабное тестирование совместно с государственными структурами и независимыми экспертами, а универсального способа обхода защит до сих пор обнаружено не было.

По словам Anthropic, если подобные требования будут применяться ко всей индустрии, это может фактически остановить выпуск новых передовых ИИ-моделей.

Компания уже выполняет предписание властей, но рассчитывает добиться восстановления доступа в ближайшее время.

❓ Как считаете, должно ли государство иметь право в любой момент отключить доступ к передовой ИИ-модели, если есть подозрения на потенциальные риски?

✨ Microsoft объявила, что популярный open-source агентный фреймворк OpenClaw теперь может запускаться напрямую на Windows благодаря новой технологии Microsoft Execution Containers (MXC).

Что это дает:
• Нативный запуск OpenClaw без Linux, WSL или дополнительной контейнерной инфраструктуры.
• Более высокий уровень безопасности за счет изолированных сред выполнения и строгих политик доступа.
• Контроль над тем, какие действия ИИ-агенты могут выполнять во время работы.
• Более простое внедрение в корпоративных Windows-инфраструктурах.

➡️ Microsoft делает ставку на будущее, где ИИ-агенты смогут работать с файлами, запускать код, управлять бизнес-процессами и взаимодействовать с различными сервисами. Для этого компания создает безопасную инфраструктуру, которая позволит запускать таких агентов в корпоративной среде без риска для данных и систем.

Фактически Microsoft готовит Windows к эпохе автономных ИИ-агентов, где безопасность становится не менее важной, чем возможности самих моделей.

🚨 Исследователи представили работу Code as Agent Harness, в которой предлагают новый взгляд на развитие ИИ-агентов: код больше не является просто результатом работы модели — он становится средой, в которой агент думает, планирует, действует и проверяет свои решения.

Авторы рассматривают код как основу всей агентной инфраструктуры:
• Код связывает рассуждения модели с действиями и внешней средой.
• Через код реализуются память, планирование, использование инструментов и выполнение долгосрочных задач.
• В мультиагентных системах общий код становится механизмом координации, проверки и совместной работы агентов.

🪟 Исследование охватывает широкий спектр применения таких систем: программирование, автоматизацию интерфейсов, робототехнику, научные исследования, DevOps и корпоративные процессы.

По мнению авторов, будущее агентного ИИ связано не просто с генерацией текста, а с созданием исполняемых, проверяемых и сохраняющих состояние систем, где код становится центральным элементом управления.

❓ Согласны, что в будущем ИИ будет не писать код, а фактически жить и работать внутри него?

🌟 Anthropic открыла доступ к модели Fable — публичной версии своего ИИ для кибербезопасности Mythos. Однако многие исследователи оказались недовольны чрезмерно жёсткими ограничениями.

По словам экспертов, модель блокирует даже безобидные запросы: анализ блогов, проверку кода и рекомендации по безопасной разработке. При срабатывании защиты Fable автоматически переводит пользователя на более слабую модель Claude Opus 4.8.

📁 Anthropic объясняет ограничения стремлением предотвратить использование ИИ для создания вредоносного ПО и кибератак. Компания также требует отдельную верификацию специалистов через программу Cyber Verification Program для получения расширенного доступа.

Часть экспертов считает такой подход слишком агрессивным и основанным на простом поиске ключевых слов, однако признаёт, что на раннем этапе развития подобных моделей безопасность остаётся приоритетом.

🚨 На конференции AgentCon спикеры призвали разработчиков перестать использовать ИИ для простого копирования человеческой работы и сосредоточиться на переосмыслении самих процессов. По их словам, настоящая ценность создаётся не новыми моделями, а решением реальных проблем.

Участники отметили, что не стоит зацикливаться на конкретных ИИ-моделях — рынок меняется каждую неделю. Вместо этого важно формировать долгосрочное видение и понимать, какую задачу должен решать продукт.
Отдельное внимание уделили ИИ-агентам. Спикеры объяснили, что любой агент строится вокруг трёх элементов: языковой модели, инструкций и набора инструментов, а эффективность зависит не только от технологий, но и от участия человека в процессе.

👆 Также участники обсудили опасения по поводу замены людей искусственным интеллектом. По мнению выступающих, ИИ не отнимает рабочие места, а помогает создавать новые возможности, автоматизируя рутинные задачи и позволяя людям управлять целыми командами цифровых агентов.

❓ Согласны, что главная ценность ИИ сегодня — не в самих моделях, а в том, как они меняют привычные рабочие процессы?