⚡️ 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?

😈 Anthropic показала возможности Claude Fable 5 на примере собственного браузерного CAD-редактора, который был разработан самой моделью. Платформа включает встроенного ИИ-помощника, помогающего создавать и редактировать 3D-объекты через естественный язык.

В демонстрации Fable 5 спроектировал полноценную 3D-модель, готовую к печати на 3D-принтере, выполнив весь процесс — от идеи до финального результата — внутри одного веб-приложения.

🔥 Этот пример показывает, как современные ИИ-модели переходят от генерации текста и кода к созданию специализированных инструментов, в которых сами же могут работать и решать практические задачи.

🖼️ Anthropic анонсировала Claude Fable 5 — новую флагманскую модель, созданную для решения сложных задач в программировании, аналитике и исследовательской работе. Компания заявляет, что модель способна автономно работать над проектами в течение нескольких дней, планируя этапы, делегируя задачи субагентам и самостоятельно проверяя результаты.

Fable 5 получил расширенные возможности в кодинге, анализе документов и компьютерном зрении. Модель умеет работать с диаграммами, таблицами и PDF-файлами, а также использовать визуальную проверку для контроля качества собственного кода и соответствия поставленным требованиям.

📁 Для повышения безопасности Anthropic внедрила специальные ограничения в областях кибербезопасности и биологии. Если запрос попадает под защитные механизмы, он автоматически перенаправляется на более слабую модель Claude Opus 4.8.

Однако уже через несколько дней после запуска доступ к Fable 5 был временно приостановлен по требованию властей США, и сейчас модель остаётся недоступной для пользователей.

❓ Как считаете, смогут ли автономные ИИ-агенты, работающие над задачами несколько дней подряд, заменить целые команды специалистов в отдельных направлениях?

➡️ Разработчик графовых баз данных Neo4j приобрёл платформу GraphAware, которая используется спецслужбами, правоохранительными органами и государственными структурами для анализа данных и считается альтернативой решениям Palantir.

Главная ставка нового объединения — полный контроль заказчика над инфраструктурой. Платформа может работать локально, в частном облаке или полностью изолированной сети без доступа в интернет. По словам руководства Neo4j, это исключает риск внешнего отключения системы и отвечает растущему спросу на цифровой суверенитет.

💢 Сделка была объявлена на фоне усиливающихся опасений европейских стран по поводу зависимости от американских технологических компаний. В Европе всё чаще обсуждают риски так называемого «kill switch» — ситуации, когда доступ к критически важным сервисам может быть ограничен из-за решений иностранных властей или поставщиков.

В Neo4j считают, что открытая архитектура, отсутствие привязки к конкретному поставщику и возможность полного контроля над данными могут стать серьёзным преимуществом перед закрытыми платформами вроде Palantir.

‼️ Модель переводит речь практически в реальном времени, сохраняя интонацию, темп и особенности голоса собеседника. В отличие от традиционных систем, Gemini не ждёт окончания фразы, а переводит разговор по ходу общения с задержкой всего в несколько секунд.

Технология уже доступна через Gemini Live API для разработчиков, тестируется в Google Meet и начинает появляться в приложении Google Translate на Android и iOS.

Среди возможных сценариев использования:
• международные переговоры;
• онлайн-встречи и конференции;
• обучение и лекции;
• путешествия;
• трансляции и прямые эфиры.

Фактически языковой барьер постепенно превращается в программную задачу, а не человеческую проблему.

👑 Как думаете, через сколько лет голосовой перевод станет настолько естественным, что знание иностранных языков перестанет быть обязательным?
нового поколения с поддержкой более 70 языков.

Модель переводит речь практически в реальном времени, сохраняя интонацию, темп и особенности голоса собеседника. В отличие от традиционных систем, Gemini не ждёт окончания фразы, а переводит разговор по ходу общения с задержкой всего в несколько секунд.

Технология уже доступна через Gemini Live API для разработчиков, тестируется в Google Meet и начинает появляться в приложении Google Translate на Android и iOS.

☀️ Среди возможных сценариев использования:
• международные переговоры;
• онлайн-встречи и конференции;
• обучение и лекции;
• путешествия;
• трансляции и прямые эфиры.

Фактически языковой барьер постепенно превращается в программную задачу, а не человеческую проблему.

❓ Как думаете, через сколько лет голосовой перевод станет настолько естественным, что знание иностранных языков перестанет быть обязательным?

🕹️ Microsoft анонсировала .NET Day on Agentic Modernization — онлайн-ивент, посвящённый новому подходу к обновлению legacy-приложений через ИИ. Вместо полного переписывания систем компания предлагает ускорять модернизацию с помощью AI-инструментов и агентов.

В основе подхода — GitHub Copilot для работы с кодом, Azure-инструменты для миграции и деплоя, а также Microsoft Agent Framework и Foundry для добавления агентных функций в существующие приложения. В рамках ивента покажут реальные сценарии модернизации .NET-систем, включая WinForms и корпоративные решения.

🍒 Смысл подхода в переходе от классической миграции к модели, где AI становится постоянным участником процесса обновления и развития программных систем.

🖥 На YouTube-канале freeCodeCamp вышел трёхчасовой курс, который показывает, как реализовать архитектуру Llama 4 своими руками. Автор пошагово разбирает ключевые компоненты современных языковых моделей: токенизацию, механизм внимания (Attention), Rotary Positional Embeddings (RoPE) и feedforward-сети.

Особое внимание уделено архитектуре самой Llama 4. Модель использует подход Mixture of Experts (MoE), при котором для обработки запроса активируется лишь часть специализированных нейросетей. Это позволяет эффективнее использовать вычислительные ресурсы и масштабировать модель. Также разбираются мультимодальные возможности Llama 4, которая работает не только с текстом, но и с изображениями.

🍒 Курс ориентирован на разработчиков и энтузиастов машинного обучения, которые хотят понять не только как пользоваться LLM, но и как они устроены на уровне кода.

❓ Как считаете, станет ли понимание архитектуры ИИ-моделей таким же обязательным навыком для разработчиков, как знание баз данных или облачных сервисов?