📎 Как OpneAI используют Codex

OpenAI рассказала, как ее инженеры ежедневно используют Codex: разбор больших репозиториев, рефакторинг, тесты, оптимизация и задачи в фоне.

Чат | CloseRouter

Если вы уже пользуетесь Gemini CLI, Claude Code или Codex, google/agents-cli добавляет им полезный следующий шаг: из помощника, который пишет код в вашем репозитории, можно собрать агента, который работает как отдельный облачный сервис.

Локальный кодовый агент хорош для задач вроде "напиши функцию", "почини тест", "собери прототип". Облачный агент нужен там, где работа должна продолжаться без открытого терминала: по расписанию, по событию, с доступом к логам, документам, базам, правами, проверками и наблюдением в Google Cloud.

Что можно сделать через agents-cli:

🔵 попросить Claude Code, Codex или Gemini CLI собрать агента на ADK по обычному описанию задачи;
🔵 быстро получить проект с тестами, eval-проверками, шаблонами развёртывания и документацией;
🔵 развернуть агента в Agent Runtime, Cloud Run или GKE;
🔵 сделать агента для ежедневных дайджестов, поддержки, внутреннего поиска по документам, анализа инцидентов или ночной проверки метрик;
🔵 опубликовать агента в Gemini Enterprise, чтобы им могла пользоваться команда или другие агенты.

Ваш привычный кодовый агент получает инструкции и команды, чтобы довести идею до работающего облачного агента, с проверками, логами, правами доступа и нормальным циклом обновлений.

Чат | CloseRouter

RMUX - мультиплексор терминала на Rust, совместимый с tmux, но явно заточенный под AI-агентов.

Агент работает в живой shell-сессии, а внешний код может отправлять ему ввод, читать экран, ждать нужный текст, снимать structured snapshots и управлять несколькими панелями. В демо Claude через RMUX управляет Codex, Gemini и Grok: рассылает им команды, читает ответы и собирает результат.

Для агентных workflow это полезно там, где обычный терминал быстро разваливается: долгие задачи по SSH, несколько CLI-агентов рядом, проверка состояния TUI, оркестрация "один агент ставит задачи другим".

Главные отличия от tmux:
🔵 typed Rust SDK, а не только CLI-скрипты;
🔵 structured snapshots, события вывода и ожидание текста;
🔵 нативная поддержка Windows через ConPTY и Named Pipes;
🔵 CLI, SDK и ratatui widget работают через один локальный daemon;
🔵 при этом заявлена совместимость с 90 командами tmux

Чат | CloseRouter

Что такое Harness в агентах на самом деле?

Когда говорят про агентов на языковых моделях, чаще всего обсуждают саму модель. Но в реальных задачах многое решает обвязка вокруг нее: инструменты, состояние, проверки, восстановление после ошибок и правила остановки.

Я перевел свежую статью с arxiv:
📎 Естественный язык в Agent Harnesses (обвязке): почему политику агента стоит выносить в читаемый текст, а точные механизмы оставлять в коде.

Чат | CloseRouter

Как собрать команду агентов в Claude Code 🤔

Статья о том, как использовать Claude Code не как один чат, а как команду агентов: один отвечает за серверную часть, другой за интерфейс, отдельные агенты занимаются тестами, ревью и безопасностью.

Главное - заранее задать роли, бюджет, ограничения и критерии готовности. Иначе параллельная работа быстро превращается в лишний расход токенов.

📎 Команда агентов в Claude Code

К статье хорошо подходит репозиторий VoltAgent/awesome-claude-code-subagents:

Там собрано 131+ готовых подагентов для Claude Code: разработка, языки и фреймворки, инфраструктура, безопасность, тесты, данные, AI и оркестрация.

Можно взять готовые роли вроде backend-developer, python-pro, code-reviewer, test-automator, agent-organizer и быстро собрать команду под свой репозиторий.

Чат | CloseRouter

Полезная подборка для юзеров Claude Code 🎉

Agentic Project Management (2.3к ⭐)
APM превращает работу с агентами в управляемый проектный процесс: сначала Planner собирает требования и пишет Spec/Plan/Rules, потом Manager раздает задачи Workers. Главная идея - хранить состояние проекта в файлах и передавать контекст через Handoff, чтобы длинная разработка не разваливалась в одном огромном чате.

Claude Squad (7.6к ⭐)
Claude Squad - терминальная панель для параллельного запуска Claude Code, Codex, Gemini, Aider и других локальных агентов. Внутри используются tmux и git worktrees: у каждой задачи свой изолированный воркспейс, а пользователь может смотреть diff, заходить в сессию, коммитить и пушить изменения из одного TUI.

Claude Code Action (7.7к ⭐)
Официальный GitHub Action от Anthropic, который подключает Claude Code к issues и pull request: можно вызвать @claude, назначить issue, повесить label или запустить явную автоматизацию через workflow. Он умеет отвечать на вопросы по коду, делать ревью, вносить простые правки и работать через Anthropic API, AWS Bedrock, Google Vertex AI или Microsoft Foundry.

Claude Code Router (34.4к ⭐)
Ставит между Claude Code и моделью свой слой маршрутизации: можно отправлять разные типы задач в OpenRouter, DeepSeek, Ollama, Gemini, Volcengine, SiliconFlow и другие провайдеры.

SuperClaude Framework (23к ⭐)
Набор конфигураций для Claude Code, который добавляет команды, специализированных агентов, режимы поведения и интеграции с MCP. Заявлены 30 slash-команд, 20 агентов, 7 режимов и 8 MCP-серверов, то есть проект больше похож на структурированный слой методологии поверх Claude Code.

Ruflo (54.9к ⭐)
Описывает себя как платформу оркестрации агентов для Claude Code: swarms, память между сессиями, MCP, федерация между машинами и большое число специализированных агентов.

Чат | CloseRouter

mini-SWE-agent (4.5к ⭐) - минимальный coding-агент от команды SWE-agent, Princeton и Stanford.

Агенту не всегда нужен большой фреймворк. Иногда достаточно модели, bash, среды выполнения и понятной истории сообщений.

Внутри всё устроено очень просто: агент получает задачу, предлагает команду, выполняет ее, добавляет вывод в историю и повторяет цикл до финального ответа. Основной инструмент - shell, без сложного tool-calling слоя.

Авторы заявляют больше 74% на SWE-bench Verified с Gemini 3 Pro. Для такого маленького agent harness это хороший сигнал: часть сложности уходит из фреймворков в модели и простую обвязку.
Также это влияет и на расход токенов, минимум лишнего контекста.

В X как раз обсуждали, какой сейчас стандарт для агентов. Общий настрой такой: единого стандарта нет. Многие уходят от тяжелых фреймворков к тонким кастомным циклам: model call, tool permissions, state, evals, logs, retries.

LangGraph всё еще используют для сложных workflow, LangSmith - для трассировки и evals. Но всё чаще советуют прямые SDK, Vercel AI SDK, Google ADK, Pydantic AI, Mastra, Claude SDK или готовые harness вроде Pi/OpenCode.

Чат | CloseRouter

Uber Engineering написали, как они решают проблему личности у AI агентов.

В начале 2025 года Uber запустила внутреннюю платформу агентов и открыла доступ к тысячам микросервисов через MCP. После этого появилась неприятная проблема: агент может действовать по поручению человека, вызывать других агентов и инструменты, менять план по ходу задачи, но в логах часто видно только сервисную учетную запись.

Пример: инженер просит агента разобраться с алертом. Один агент анализирует инцидент, второй предлагает изменить настройку, третий открывает PR. Без нормальной цепочки личности потом сложно понять, кто запустил действие, какие агенты участвовали и почему им разрешили менять систему.

Uber решает это через короткоживущие токены и явную цепочку участников:

🔵 каждый агент регистрируется и привязывается к конкретному рабочему процессу в Kubernetes
🔵 рабочий процесс получает криптографическую личность через SPIRE
🔵 агент запрашивает JWT у STS только для следующего шага
🔵 в токен попадает цепочка вида: пользователь -> агент -> другой агент -> инструмент
🔵 шлюз MCP проверяет токен, применяет правила доступа и при необходимости включает AI Guard для защиты от утечек и вредных запросов

Токены живут минуты и ограничены конкретным получателем. Украсть такой токен из одного вызова и использовать его для другого сервиса сильно сложнее.

Чат | CloseRouter

Hermes Desktop 7.6к⭐ - графическая оболочка для Hermes Agent. Доступна на Mac, Windows и Linux.

Она берет то, что обычно живет в терминале, и собирает в одном приложении: установку агента, выбор модели, чат, память, навыки, инструменты, расписания, профили и подключение к мессенджерам.

🔵 можно работать локально, через удаленный API-сервер или по SSH
🔵 есть профили агентов с отдельными конфигами и моделями
🔵 поддерживаются OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Gemini, Grok, Qwen, MiniMax, Nous, Hugging Face, Groq и локальные OpenAI-compatible модели
🔵 чат показывает вызовы инструментов, токены, стоимость, вложения и slash-команды
🔵 есть экраны Skills, Memory, Tools, Schedules, Gateway, Kanban и Office
🔵 в коде аккуратно сделана защита Electron: webview ограничены localhost, ключи не отдаются в публичный конфиг

Проект активно развивается: свежий релиз v0.5.1 вышел 25 мая, в репозитории уже больше 7.5k звезд.

Если используете Hermes Agent, репозиторий стоит посмотреть: это уже не просто чат к модели, а рабочая панель для управления агентом, его окружениями и каналами связи.

Чат | CloseRouter

Pi Agent - терминальный AI-агент для разработки, который работает с реальным проектом: читает файлы, запускает команды, редактирует код, хранит сессии и расширяется через навыки, шаблоны и плагины.

📎 Pi Agent: базовый гайд для новичков

Собрал короткий базовый гайд для новичков: как установить Pi, отправить первый запрос, подключить модель, работать с файлами, настроить AGENTS.md, использовать сессии и не сломать проект на первых экспериментах.

Чат | CloseRouter

Robinhood открывает агентам доступ к деньгам
Robinhood запустила Agentic Trading и Agentic Credit Card: теперь пользователь может подключить своего AI-агента к трейдингу и покупкам по карте. Это уже реальный доступ к финансовым операциям, поэтому Robinhood добавила отдельные счета, лимиты, уведомления и быстрый выключатель.

Base MCP: кошелек для AI-агента
Base показала MCP для агентов, который дает агенту кошелек, лимиты расходов и доступ к действиям в DeFi. Агент сможет не только советовать, но и платить за сервисы, управлять портфелем и выполнять ончейн-операции по заданным правилам.

Cua Driver теперь работает с Windows 17.2к⭐
Cua добавила Windows-поддержку для своего драйвера computer-use агентов. Claude Code, Codex, Hermes и другие агенты смогут работать с реальными Windows-приложениями через экран, клики, ввод и дерево доступности, включая старые корпоративные программы без API.

React Doctor ловит ошибки в React-коде, написанном агентом 11.2к⭐
React Doctor - open source инструмент, который проверяет React-код на проблемы в состоянии компонентов, эффектах, производительности, архитектуре, безопасности и доступности. Его можно запускать через npx react-doctor@latest, подключать к агентам и гонять в CI перед мерджем.

Чат | CloseRouter

🔵Hermes выкатил большой релиз 2026.5.28

Сделали рефакторинг, прокачали Kanban - добавили полноценный swarm, ускорили холодный старт и внедрили защиту от промт-инъекций.

📎 Прочитать изменения на русском

🔵Mistral прокачивает свою экосистему

Они встроили Vibe CLI в веб-чат.
Внутри есть Work Mode для длинных многошаговых задач и Code Mode для работы с репозиториями: агент может подключаться к GitHub, разбираться в коде, готовить изменения и доводить их до pull request.

Отдельно добавили расширение для VS Code и перенос сессий между терминалом и облаком. То есть задачу можно начать в чате, продолжить в редакторе, а потом отдать агенту проверку и доработку.

Выстраивают систему как у Anthropic, только пока на минималках 🙃

Чат

🔥Anthropic Cybersecurity Skills - библиотека из 754 готовых навыков для AI-агентов в кибербезопасности: расследование взломов, анализ логов, вредоносных файлов, облаков, Kubernetes, фишинга и инцидентов.

Что особенно полезно:
🔵 агент получает пошаговый план, а не просто общие советы
🔵 в каждом навыке указано, какие данные собрать, какие команды запускать и как проверить результат
🔵 можно подключать к Claude Code, Codex CLI, Cursor и другим AI-инструментам
🔵 подходит для SOC, DevSecOps, аудита и обучения

Например, при расследовании зараженного компьютера агент сможет сам пройти по процессам, сетевым подключениям, следам кражи паролей и собрать понятный отчет. То есть репозиторий превращает AI-агента в более практичного помощника для задач безопасности.

Чат

🔵Codex теперь управляет Windows-приложениями

OpenAI выпустили обновление Codex app: Computer Use теперь работает на Windows. Агент может видеть экран, кликать и печатать в активном окне, а работу на Windows-устройстве можно запускать и проверять удаленно с iOS, Android или Mac.

🔵Kimi Code CLI - новый open-source агент для кода от MoonshotAI

MoonshotAI выложили Kimi Code CLI - AI-агента, который читает и редактирует код, запускает shell-команды, ищет по файлам, ходит в web и поддерживает MCP. У проекта 1.4k звезд на GitHub и отдельная система подагентов для задач вроде coder, explore и plan.

🔵Google показал, как строить долгоживущих AI-агентов на ADK

Сделал русскую адаптацию статьи:
📎 Долгоживущие AI-агенты на ADK: пауза, возобновление и сохранение контекста

Google разобрал архитектуру агента, который может ставить процесс на паузу, ждать внешнее событие несколько дней, переживать рестарты и продолжать с того же места. Пример - HR-онбординг: агент отправляет документы, ждет подпись, передает задачу IT-субагенту, ждет доставку ноутбука и завершает процесс без потери контекста.

Чат

📎WebMCP: как сделать сайт инструментом для AI-агентов

AI-агенты уже ходят по сайтам, но чаще видят только HTML и текст. WebMCP предлагает следующий шаг: сайт сам описывает, какие данные и безопасные действия он может отдать агенту - от поиска по каталогу до чтения документации и проверки статуса заказа.

В статье рассказывается, зачем нужен этот стандарт, почему внедрение пока почти нулевое, как его можно попробовать в SvelteKit/Next.js и какие функции лучше не отдавать агентам.

Если делаете продукт, документацию или сервис, который должен быть удобен не только людям, но и AI-агентам, стоит прочитать.

Чат

Deep Agents: что это за класс AI-агентов

У LangChain есть deepagents 23.6к⭐ - открытый репозиторий с готовым каркасом для сложных AI-агентов. Внутри уже собраны вещи, которые обычно приходится склеивать вручную: план задач, файловая среда, запуск команд в песочнице, подагенты с отдельным контекстом, долговременная память, навыки, MCP-инструменты и подтверждение опасных действий человеком.

Такой агент может вести длинную задачу: разбить ее на шаги, делегировать часть работы, читать и менять файлы, запускать проверки, сохранять полезный контекст между сессиями и возвращаться к нему позже. Поэтому к нему уже нельзя относиться как к обычному чату с моделью.

Главный вопрос становится другим: как понять, что агент действительно сделал работу правильно, а не просто красиво ответил?

В статье разбираю практический подход AWS и LangSmith к оценке таких агентов: трассы, вызовы инструментов, аргументы, ошибки по шагам, LLM-as-judge, офлайн-тесты и мониторинг после запуска.

Если вы строите агентов для реальной работы - начните с этого разбора:
📎Как оценивать сложных AI-агентов в продакшне

Чат

NVIDIA переносит AI-агентов на локальные компьютеры и в физический мир 😎

NVIDIA и Microsoft представили RTX Spark - новый класс Windows-ПК для персональных AI-агентов. Внутри: 1 PFLOP AI-производительности, до 128 ГБ объединенной памяти, запуск больших моделей локально и OpenShell для безопасной работы агентов на основном устройстве.

Параллельно NVIDIA выложила открытый набор навыков для агентов. Репозиторий уже доступен на GitHub: NVIDIA/skills.

Внутри - навыки для робототехники, автономного транспорта, компьютерного зрения и промышленных цифровых двойников. Такие навыки описывают, какие инструменты агент должен вызвать, какой результат получить и как проверить выполнение задачи.

Навыки для агентов постепенно становятся стандартным способом упаковывать экспертные действия. Сначала это было заметно в кодинге, теперь формат идет в локальные компьютеры, роботов, симуляции и промышленные сценарии.

Чат