Google сделал обучение AI-агентам в виде игры

Google сделал маленький виртуальный мир для обучения AI-агентам

Вместо очередного курса с терминалом Google запустил Agent Valley — бесплатную пяти-недельную программу, где агенты собираются внутри небольшого low-poly мира.

Идея мне нравится: вместо сотни слайдов ты постепенно строишь настоящую агентную систему и сразу видишь, как она работает.

Возможно, это хороший показатель того, насколько агенты уже становятся обычной частью разработки: Google теперь учит их собирать практически с нуля. Анонс вышел 26 августа.

https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/your-chance-to-start-building-ai-agents-from-the-absolute-basics

alibaba/open-code-review — open-source AI code review от Alibaba. CLI читает diff, но агент при необходимости может залезть в остальные файлы проекта и искать связанные места в коде. Проект вырос из внутреннего инструмента Alibaba, который, по их данным, использовали десятки тысяч разработчиков. Особенно интересно, что здесь AI совмещён с обычными детерминированными проверками, а комментарии привязываются к конкретным строкам.

https://github.com/alibaba/open-code-review

langchain-ai/openwiki — документация проекта, которая поддерживает себя сама. Агент читает репозиторий, строит связанную Markdown-wiki и затем обновляет её вместе с изменениями кода. Есть интеграции с Codex, Claude Code и OpenCode, визуальный граф и автоматическое обновление через CI. Последние изменения были 26 августа. Хорошая идея именно для больших и долго живущих проектов.

https://github.com/langchain-ai/openwiki

Qwen выпустила Qwen3.8-Flash-Next

У Alibaba появился новый Qwen3.8-Flash-Next — мультимодальная модель с упором на скорость, coding и работу с документами.

Любопытно, что модель уже появилась на Hugging Face и быстро вышла в тренды. Это тот случай, когда интереснее всего не читать бенчмарки, а просто скачать и проверить на своих задачах разработки.

Конкуренция среди открытых моделей сейчас становится какой-то совершенно безумной: буквально через день появляется новый кандидат на локального помощника программиста.

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next

Anthropic увеличивает постоянные лимиты Claude Code на 25% , но есть нюанс

С 14 сентября Anthropic поднимет стандартные недельные лимиты Claude Code на 25% для Pro, Max, Team и seat-based Enterprise.

Но есть забавный нюанс. Сейчас действует временный бонус +50%, поэтому относительно сегодняшних лимитов после 14 сентября доступного объёма станет примерно на 17% меньше.

То есть формально лимиты увеличили. Практически — если вы уже привыкли к нынешнему объёму Claude Code, его немного урежут. Маркетинг умеет считать проценты по-своему 🙂

https://www.bleepingcomputer.com/news/artificial-intelligence/anthropic-is-cutting-claude-codes-current-weekly-limits-by-17-percent/

Нашёл ещё один интересный инструмент для тех, кто постоянно работает через Codex, Claude Code, Cursor или OpenCode — Context Mode.

Проблема знакомая: агент читает большой лог, JSON или файл — и десятки тысяч токенов улетают в контекст. Context Mode обрабатывает такие данные отдельно и возвращает модели только то, что ей действительно понадобится. Авторы заявляют экономию контекста вплоть до 98%.

Плюс есть локальная память на SQLite: после compaction агент может восстановить задачи, файлы и принятые решения и продолжить работу.

https://github.com/mksglu/context-mode

Собрал себе команду мечты )

Разработчики, архитектор и тестировщик.

Жду, когда начнут просить зарплату )

С празником!
Жду сентябрь больше чем Новый Год)

Hugging Face сделал робо-утку за $399. И люди уже заказали её на $2,6 млн

Hugging Face вместе с Pollen Robotics выпустили Microduck — маленького 25-сантиметрового робота в форме утки.

Он умеет ходить, вставать после падения, пинать мяч, следовать за лазерной указкой и даже кататься на роликах. Внутри камера, LiDAR, микрофон, динамик и 15 моторов. Но самое интересное — робот открытый: есть SDK, симулятор и инструменты для обучения собственных движений через reinforcement learning.

Цена — $399. Предзаказы открылись 27 августа, и только за первые сутки их набрали больше чем на $2,6 млн. Похоже, open source постепенно выбирается из GitHub прямо к нам на стол.

https://www.engadget.com/2245407/huggingface-and-pollen-robotics-opn-pre-orders-for-the-microduck-robot/

Нашёл интересный проект для тех, кто начинает оставлять AI-агентов работать над задачами надолго — LoopX.

Это надстройка над Codex, Claude Code, Cursor и другими агентами, которая хранит цель, задачи, результаты проверок и прогресс независимо от конкретной сессии. Можно остановить работу, продолжить позже или передать её другому агенту — состояние проекта при этом сохраняется.

По сути, попытка превратить coding-агента из «чата, который пишет код» в управляемого исполнителя для задач на часы и даже дни. Проект сейчас быстро растёт — уже около 5 тысяч звёзд.

https://github.com/huangruiteng/loopx

У пользователей Claude начали красть… уже открытые сессии

Появилась довольно неприятная история с Claude. Вредоносные программы вроде Vidar, LummaC2 и RedLine научились вытаскивать из браузера уже активные сессии пользователей, после чего злоумышленники заходят в Claude без повторного ввода пароля и начинают расходовать чужие лимиты.

То есть даже включённая двухфакторка в таком случае может не помочь: логиниться заново атакующему не нужно — он просто получает уже авторизованную cookie.

Anthropic сейчас принудительно разлогинивает пострадавшие аккаунты и возвращает деньги за несанкционированные списания. А мораль довольно старая: скачанный «бесплатный софт» может оказаться сильно дороже подписки 🙂

https://www.bleepingcomputer.com/news/artificial-intelligence/anthropic-warns-infostealer-malware-is-hijacking-claude-sessions-to-drain-usage/

Интересный проект для тех, кто работает с большими кодовыми базами и AI-агентами — GitNexus.

Он строит knowledge graph по репозиторию прямо на клиенте и показывает связи между файлами, функциями, классами и зависимостями. Причём для этого не нужен отдельный сервер.

Идея довольно полезная: агенту можно дать не просто поиск по коду, а более цельное понимание структуры проекта.

https://github.com/abhigyanpatwari/GitNexus

3 сентября — Международный день прощания

Отмечается ежегодно 3 сентября во многих странах мира.

История праздника уходит корнями в глубокую древность. Согласно легенде, именно 3 сентября неизвестный мужчина впервые перевернул календарь и неожиданно понял, что пора со всеми прощаться.

С тех пор появилась традиция: в этот день люди вспоминают всё, что было, смотрят на костры рябин и стараются хотя бы один раз произнести загадочную фразу:

«Я календарь переверну…»

Особенно широко праздник отмечается на территории стран бывшего СССР.

Главные традиции Международного дня прощания:
— перевернуть календарь;
— посмотреть на фотографию;
— убедиться, что на ней всё ещё вы;
— вспомнить, почему пришлось расстаться;
— обнаружить, что всё-таки было всерьёз;
— к вечеру окончательно запутаться, зачем вообще было прощаться.

С Международным днём прощания!

Берегите себя и свои календари.

OpenAI рассказала о новой модели Astra — и здесь интереснее всего не очередные проценты в бенчмарках.

Компания впервые присвоила своей модели уровень Critical по возможностям в кибербезопасности. По результатам тестов Astra может самостоятельно находить ранее неизвестные уязвимости в хорошо защищённом реальном ПО и разрабатывать способы их эксплуатации — без человека, который ведёт её за руку на каждом шаге.

Из-за этого OpenAI даже задерживала часть разработки и релиза, пока усиливала защиту. Публичный запуск обещают «скоро», но самые мощные возможности Astra в области кибербезопасности будут доступны только ограниченному кругу проверенных партнёров. Кажется, мы дошли до довольно интересного момента: AI уже приходится ограничивать не потому, что он плохо пишет код, а потому, что местами пишет его слишком хорошо.

https://openai.com/index/path-to-astra

Новое видео на канале.

OpenCode Go за $10 — альтернатива Codex и Claude Code или всё-таки нет?

В видео постарался коротко рассказать, что входит в подписку, какие там есть модели и как устроены лимиты. Ну и в конце ответил на главный вопрос — можно ли реально за 10 баксов заменить Codex или Claude Code.

https://youtu.be/Bc-l0Xm7lF8
https://vkvideo.ru/video-238292605_456239031
https://rutube.ru/video/private/daeaaabc96b3bfc624b65a8b02738f02/?p=qIDKizL27SOJABHPjbteXg

Нашёл занятную надстройку для AI-разработки — ECC.

Это уже не очередной coding-agent, а целая система поверх Claude Code, Codex, OpenCode и Cursor. Внутри есть отдельные агенты для архитектуры, code review, исправления сборки и безопасности, готовые skills, память между сессиями и автоматические проверки результата.

Идея мне особенно понравилась тем, что процесс получается примерно такой: спланировал → написал тесты → реализовал → сделал review → проверил → сохранил полезный опыт. То есть примерно то, что многие сейчас собирают вручную из нескольких агентов и промптов.

https://github.com/affaan-m/ECC

Появилась H3 Max — новая версия видеомодели MiniMax H3, дополнительно обученная командой fal.

Главная интересная цифра — скорость. Разработчики заявляют генерацию быстрее реального времени: десятисекундный ролик можно получить менее чем за десять секунд. При этом модель специально дообучали на более точное следование промптам и качество картинки.

Для меня здесь интересен сам рубеж. Ещё недавно генерация нескольких секунд AI-видео означала ожидание в минуты. Теперь постепенно приходим к ситуации, когда модель успевает создать ролик быстрее, чем человек его посмотрит. А отсюда уже недалеко до действительно интерактивного генерируемого видео.

https://fal.ai/models/minimax/h3-max/image-to-video

Ещё один интересный проект для тех, кто экспериментирует с командами AI-агентов — EpicStaff.

Это self-hosted платформа с визуальным редактором, где можно собирать workflow из нескольких агентов, подключать свои инструменты через MCP и задавать агентам разные права. При этом сохраняется история их действий, а выполнение можно изолировать.

По сути, идея в том, чтобы coding-agent писал инструменты и логику, а EpicStaff выступал уже как управляемая среда, в которой вся эта AI-команда работает.

https://github.com/EpicStaff/EpicStaff

NVIDIA официально объявила, что договорилась купить Hugging Face за $12,93 млрд. Для AI-мира это очень большая сделка: Hugging Face фактически стал главным хабом для открытых моделей, датасетов и демо-приложений.

При этом NVIDIA отдельно обещает, что Hugging Face останется открытой платформой: без обязательной привязки к NVIDIA GPU, с поддержкой других облаков, ускорителей и моделей. Это, пожалуй, главный вопрос после такой покупки — насколько долго эта независимость реально сохранится.

https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-to-acquire-hugging-face

У DeepSeek появился довольно интересный open-source проект — DeepSeek Harness.

Это не ещё один аналог Claude Code или Codex, а конструктор для создания собственных AI-агентов. Архитектура построена по принципу «всё — плагин»: можно отдельно менять модель, инструменты, skills, память, sandbox, scheduler и даже интерфейс.

То есть можно собрать своего агента практически из кубиков, не переписывая всю систему при замене одного компонента. Пока проект в developer preview, поэтому ломаться и меняться там ещё будет много чего, но за развитием точно стоит посмотреть.

https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness