google запустил dreambeans — экспериментальный персональный дайджест

это отдельное приложение из google labs, которое ночью собирает сигналы из подключённых сервисов и утром выдаёт подборку коротких «историй» про то, что может быть важно именно вам.

источники можно выбрать самому: gmail, calendar, photos, youtube и search history. например, почта и календарь дают поездки, билеты и встречи, photos — людей и воспоминания, youtube — активные интересы, search — темы, которыми вы недавно занимались.

истории не просто текстовые. google пишет, что каждая иллюстрируется персонализированной ai-картинкой, а если сюжет связан с вами или близкими, dreambeans может использовать google photos и nano banana 2, чтобы сделать сцену не похожей на сток.

есть и действия внутри карточек. например, открыть билет, посмотреть трейлер или перейти к следующему шагу. если рекомендация плохая, её можно поправить через thumbs down или tuning — но изменения применятся не сразу, а к следующим утренним подборкам.

по сути это ещё один заход google в proactive ai. не чат, где пользователь сам формулирует запрос, а агент, который сам собирает контекст из ваших приложений и приносит готовые сюжеты утром.

пока доступно в сша для eligible google ai ultra users, остальные могут записаться в waitlist.

google labs

что ждём от wwdc 2026
techcrunch

• новую siri
главный анонс. ждут более разговорную siri, которая лучше понимает контекст, делает многошаговые задачи и работает между приложениями. techcrunch пишет, что в апгрейде может использоваться gemini.

• отдельное приложение siri
по утечкам bloomberg, apple может показать siri как отдельный чат-апп, ближе к chatgpt, claude и gemini. плюс настройки хранения переписок.

• ai-агентов в app store
самая интересная часть, если подтвердится. apple может дать приложениям способ подключать агентов, которые делают задачи за пользователя — бронируют, управляют домом, работают с документами и тп.

• visual intelligence в camera
ожидают отдельный режим в камере, рядом с photo, video, portrait и panorama. смысл — навести камеру на объект и получить распознавание, поиск и действия.

• ai-правки в photos
в photos могут добавить больше apple intelligence: удаление объектов, подсказки по сценам и редактирование фотографий обычным текстом.

• обновлённый image playground
ждут лучшее качество генерации, больше стилей, стабильнее персонажей и режим «опиши изменение», чтобы редактировать картинку текстом.

• genmoji и ai wallpapers
возможны подсказки genmoji на основе контекста и генерация обоев под настроение или тему.

• wallet с бытовыми сценариями
ожидают split bills по фото чека и create a pass — генерацию цифрового пропуска из билета, абонемента или другой физической карточки.

• обновления os
macos, ipados, visionos, watchos и tvos, скорее всего, получат больше ai-функций, обновлённую siri и обычный слой стабильности.

ждем понедельник

главные события недели · 31 мая — 7 июня 2026

агенты и рабочие среды

• microsoft scout и build-пакет — microsoft показал первый autopilot для работы и пачку агентных штук вокруг windows, work iq и корпоративных permissions. главный сдвиг — copilot превращается из ассистента по запросу в агента, который живёт в фоне и двигает задачи сам — пост в канале

• project solara — microsoft делает платформу для agent-first устройств. агент становится не приложением на экране, а основным интерфейсом железки и её рабочего контекста — пост в канале

• codex выходит за пределы кода — openai показали codex sites и role-specific plugins для product design, data analytics и других сценариев. это уже не только coding agent, а способ превращать материалы в сайты, прототипы и рабочие артефакты — sites, plugins

• github copilot app — github открыл copilot app для платных пользователей. copilot становится отдельной средой для агентной работы, а не только расширением внутри ide — пост в канале

поиск и персональный контекст

• google search profiles — google запускает профили для паблишеров и креаторов внутри поиска. у автора или медиа появляется управляемая витрина со статьями, видео, соцсетями и follow-механикой — пост в канале

• google dreambeans — labs-эксперимент с утренним персональным дайджестом из gmail, calendar, photos, youtube и search history. это не чат, а proactive ai, который сам собирает сюжет дня — пост в канале

• perplexity search as code — важная исследовательская статья про поиск для агентов. не один запрос в поисковик, а набор поисковых примитивов, которые модель сама комбинирует как код — perplexity

модели и локальный ai

• mai-thinking-1 — microsoft ai выпустили свою флагманскую reasoning-модель. важный сигнал, что microsoft собирает независимый модельный слой рядом с партнёрством с openai — пост в канале

• локальные модели и устройства — google выпустил gemma 4 12b как локальную мультимодальную модель, а nvidia и microsoft двигают windows pc в сторону локальных агентов на rtx spark и dgx station — google, nvidia

интерфейсы и дизайн

• cursor design mode — агента теперь можно направлять визуально: кликнуть элемент, выделить несколько частей интерфейса, нарисовать поверх экрана или надиктовать правку. это шаг к визуальному редактированию продукта агентами — cursor

• figma slots — figma докрутила slots в компонентах. slots становятся не просто местом для контента, а управляемым контрактом внутри дизайн-системы — пост в канале

• chatgpt memory dreaming — openai обновила память chatgpt. dreaming не новая фича, но теперь система лучше обновляет и чистит память в фоне, дешевле по compute и доступнее шире — пост в канале

• windsurf стал devin desktop — cognition переименовала windsurf и собирает из него командный центр для управления ai-агентами. рынок ide двигается к agent manager, а не просто «чат в редакторе» — пост в канале

openai хочет перестроить chatgpt в agent app

openai готовит самый большой редизайн chatgpt — не просто чат, а superapp с coding tools, агентами и партнёрскими приложениями вроде canva и booking-com.

внутри компании это формулируют как «chat is dead»: ставка смещается к агентам, которые сами ведут задачу, а не ждут каждого следующего промпта.

когда chatgpt станет платформой для приложений и агентов, продуктовые сценарии будут конкурировать не только сайтами и app store, но и местом внутри ai-среды. для дизайна это вопрос новых паттернов — как пользователь выбирает агента, видит прогресс, отменяет действия и доверяет партнёрским интеграциям

the decoder

смотрим?

Ах, да — Алиса AI, Пупырка AI, теперь и Siri AI 🤖

openai отходит от идеи полной автоматизации всего

the decoder пишет, что openai теперь говорит не про «полностью автономное ai-исследование к 2028», а про tandem людей и машин. в той же рамке altman и pachocki обсуждают международный механизм, который мог бы замедлять frontier-разработку при необходимости.

эта мысль ведет к тому, что агентные продукты лучше проектировать как совместную работу, а не замену человека, нужны роли, подтверждения, журнал действий, понятные границы автономности и возможность притормозить систему

the decoder

apple shortcuts выглядит как самый практичный ai-паттерн wwdc

the verge пишет, что сильная идея apple — natural-language workflow в shortcuts и safari. это похоже на vibe coding, но для обычных людей — не чат ради чата, а генерация редактируемого workflow

для нас это: опять же про контроль и прозрачность, хороший ai-интерфейс должен превращать намерение в проверяемую структуру, которую можно открыть, поправить и переиспользовать, а не просто выполнять магию в чёрном ящике

verge

lovable заявляет $500m arr и миллион новых проектов в неделю

ну и если вам было интересно, что происходит с lovable, то у них всё хорошо — пользователи создают около миллиона новых проектов в неделю. techcrunch подчёркивает, что это уже не только vibe-coding для демо, а пользователи строят бизнесы и заменяют внутренний софт

такие стартапы поощряют желание думать о переходе от быстрого прототипа к поддержке, правам, качеству данных и ownership всего проекта

techcrunch

в мире ЛЛМ есть свой мкбхд — Итан Моллик. он обозревает все большие релизы человеческим, обывательским языком. у него от нового Клода усвистела нахер фляга.

в качестве теста возможностей он попросил его построить карту изохрон: карта, на которой отображается дистанция, на которую ты можешь отправиться за заданное количество времени из выбранной точки (включая все возможные виды публичного транспорта, от гужевого до синкансёнов). Фэйбл вызвала груду субагентов для поиска информации, и принялась кодить. прежде чем перейти по ссылке — вы можете сами в уме прикинуть, скольких действий бы потребовала у вас такая задача, насколько она комплексная и, местами, противоречивая. но фэйбл справилась.

https://isochronic-passage-chart.netlify.app/#nyc

другой пример пугает меня гораздо сильнее, потому что напрямую касается того, над чем я лично работаю как исследователь. прямая речь:

Самый амбициозный проект, который я сделал с Fable, потребует чуть больше объяснений. Я провожу много исследований, в которых люди дают беспорядочные ответы, и для любого анализа необходимо правильно эти ответы категоризировать: насколько инновационна идея? почему людям нравится эта книга? Чтобы это выяснить, мы привлекали исследователей-людей, которые выносили оценочное суждение о том или ином фрагменте информации, а затем статистически сравнивали их ответы с ответами других, чтобы понять, можно ли доверять данным. Множество недавних исследований показало, что ИИ, возможно, способен выполнять эту важную работу, однако калибровка суждений ИИ и человека до сих пор была сложной и дорогостоящей. Поэтому я попросил Fable решить эту задачу — сначала сгенерировать сложный проектный документ на 19 страниц, а затем реализовать его.

Он работал девять с половиной часов.

Результатом стала чрезвычайно изощрённая программа, которую ИИ назвал Concord и которая могла принимать на вход множество наборов данных, калибровать ответы человека и ИИ, а затем проводить сложный анализ данных по полученным результатам. И снова — она не была идеальной. Как эксперт, я сумел заметить некоторые ошибки и упущения (часть из них — следствие того дизайна, который я сам и запросил), и заставил ИИ их исправить. Но масштаб того, что было сделано в этом проекте, как и во многих других, превзошёл всё, что я видел прежде. В данном случае это была программа, которая была нужна исследователям годами, но которую никогда не было выгодно создавать. Я уверен, что она не идеальна (я потратил на работу с результатами всего час), но инженер-программист устранил бы оставшиеся потенциальные баги, которые я не смог быстро найти (и это одна из причин, по которой в будущем нам могут понадобиться больше, а не меньше программистов — чтобы помочь справиться со взрывным ростом новых способов применения программного обеспечения).