🔥 Строишь ИИ-агентов? Руководитель AI/ML-направления Сloud․ru покажет, где большинство архитектур ломаются, и как этого избежать.

18 июня в 19:00 совместно с Сloud․ru проведём открытый урок «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».

Спикер — Дмитрий Юдин, эксперт по масштабированию и оптимизации вычислительных ресурсов для ML. Под его руководством развивается Evolution AI Factory — цифровая среда для работы с GenAI. Он занимается развитием сервисов генеративного ИИ, инфраструктуры для обучения больших языковых моделей и внедрением интеллектуальных агентов.

Что получишь на уроке:

— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— разбор популярных архитектурных ошибок;
— реальные ограничения современных ИИ-агентов;
— практические рекомендации по проектированию агентных систем.

🎁 Для участников урока подготовили промокод на скидку 10 000 ₽.

🗓️ Когда: 18 июня, 19:00 (МСК)

👉 Занять место на открытом уроке

🎥 До открытого урока — несколько дней. Подготовили небольшую подборку материалов от нашего спикера Дмитрия Юдина.

Дмитрий руководит AI/ML-направлением в Сloud․ru и развивает Evolution AI Factory — среду для работы с GenAI: от инфраструктуры обучения LLM до внедрения интеллектуальных агентов.

С чего начать:

📺 AI-инструменты для разработчиков — как код, автотесты и ассистенты меняют рутину инженера.
📺 AI-эволюция бизнеса в эпоху генеративных моделей — агентные системы в реальных продуктах.
📺 Разработка мертва? — дискуссия о будущем профессии и роли AI в ней.
📖 Применение LLM в бизнесе — статья Дмитрия о практике внедрения и роли облака.

Одна из ключевых тем Дмитрия — практическое применение агентных систем и их ограничения.

Именно об этом — бесплатный урок 18 июня в 19:00: «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены» 🔥

🎁 Для участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».

👉 Успей занять место на открытом уроке

Как установить 1C на Linux-сервер в облаке #habr
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1042668/
Tags: selectel, 1c, облако, linux, линукс, инфраструктура, бизнес-процессы
Author: militarymax (Selectel)

Как за один вечер разгрести 36 000 фотографий и почту с 2005 года, руками AI-агента и локальных моделей #habr
https://habr.com/ru/articles/1047274/
Tags: AI-агент, локальные модели, дедупликация, распознавание лиц, диаризация, CLIP, Qwen2.5-VL, MLX, InsightFace, czkawka
Author: Xronofag

[Перевод] Я протестировал все IP KVM у себя в лаборатории #habr
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1046333/
Tags: ruvds_перевод, системное администрирование, kvm, ip kvm, управление серверами, diy
Author: Bright_Translate (RUVDS.com)

LLM на iPhone: от llama.cpp до Foundation Models #habr
https://habr.com/ru/articles/1047288/
Tags: apple foundation models, ios, core ml, локальные модели, on-device ai, swift, llama.cpp
Author: Viktoriaios

Firebase, Supabase и BaaS: как мы к такому пришли и что там внутри #habr
https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/1047242/
Tags: baas, backend as a service, firebase, supabase, managed postgresql, firebase realtime, firebase auth, supabase auth, supabase self hosted, supabase локально
Author: MarkovM (Amvera)

1С 7.7, нейросеть и легаси: как я научил старую обработку понимать маркировку, таможенные декларации и «коробки» #habr
https://habr.com/ru/articles/1047296/
Tags: 1с, программирование, 1с 7.7, codex, ai
Author: lapitskiy

Как я собрал эталонный Data Engineering проект: ClickHouse, Kafka, Spark, dbt, Airflow и Superset за одну команду #habr
https://habr.com/ru/articles/1047304/
Tags: data engineering, data science, data mining, big data, cryptocurrency
Author: GenomeDust

Amazon предупредил Белый дом о дыре в Fable 5 — и подставил Anthropic, в которую инвестировал #habr
https://habr.com/ru/news/1047314/
Tags: anthropic claude, claude fable 5, claude mythos

Чем лучше Claude Code, тем хуже разработчик #habr
https://habr.com/ru/articles/1045628/
Tags: AI в разработке, Claude Code, Cursor, Codex, AI-агенты, automation bias, атрофия навыков разработчика, code review, человеческий фактор
Author: python_leader

Практическое махоботоводство в 2026 году. Часть 1 #habr
https://habr.com/ru/articles/1047336/
Tags: чатботы для мессенджеров, max, api
Author: lubezniy

Умеет ли Алиса AI выдавать случайное число? #habr
https://habr.com/ru/articles/1047342/
Tags: llm, алиса, deepseek, гигачат
Author: konstantinms

Telegram-канал «Код на салфетке»

Telegram Bot API 10.1: Революция форматирования

proDream:

...недавний апдейт клиента и вчерашнее обновление Telegram Bot API 10.1 попали прямо в меня.

Дуров и команда ввели Rich Messages — полноценную альтернативу обычным сообщениям, в которых можно конструировать сложную структуру контента с помощью Rich Markdown или HTML-разметки.

Кроме того, теперь появилась возможность явно использовать бота в роли полноценного модератора (гварда) на стыке с Mini Apps.
Но обо всём по порядку.

Rich Messages: Парадигма сменилась

В дополнение к стандартным сообщениям (которые теперь официально называются Regular Messages) разработчики ввели понятие «богатых сообщений» — Rich Messages.
Новый формат позволяет окончательно уйти от обычного, скудно форматированного текста к полноценным блочным лонгридам.

Читать далее:
↘️ https://habr.com/ru/articles/1046786/

Читайте также:

Обновление Telegram: форматирование ботов и Markdown-файлы

Telegram выпустил крупное обновление с десятками новых функций, в том числе с поддержкой мессенджера на смарт-часах, в том числе с Wear OS, а также опциями для ботов, групп и встроенного браузера.

Telegram-боты теперь позволяют отправлять сообщения с таблицами, вложенными цитатами, чек-листами, изображениями, заголовками, якорями, сворачиваемыми секциями, сносками и математическими формулами.
Ботам можно отправлять сообщения длиной до 32 768 символов.
После первых 8 тысяч символов Telegram автоматически предложит кнопку «Показать больше».

Выбор браузера для ссылок

Встроенный браузер Telegram научился открывать файлы формата .md и корректно отображать Markdown-разметку без сторонних приложений.

Ссылки из мессенджера теперь можно открывать во встроенном браузере Telegram или во внешнем приложении.
Настройка белого списка позволяет открывать отдельные сайты внутри Telegram или, наоборот, только во внешнем браузере.

Читать полностью:
↘️ https://habr.com/ru/news/1047340/
...

Odysseus от PewDiePie - лучший ии-агент для локальных нейросетей
▶️ https://youtu.be/7cmBOj_PZGI

Odysseus — это любопытная попытка собрать персональный AI-хаб с локальным контролем над данными.
Проект выглядит амбициозно: здесь пытаются свести в одну среду чат с моделями, агентные сценарии, память, research-инструменты, документы и почту.

Но пока это скорее ранний и местами сырой open-source-релиз.
↘️ https://habr.com/ru/companies/first/articles/1041970/

Читайте также:

📕 GitHub - pewdiepie-archdaemon/odysseus: Self-hosted AI workspace.
Odysseus is a self-hosted workspace with powerful local tools: shell access, file uploads, model downloads, web research, email/calendar integrations, and API tokens.
↘️ https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus

📕 Odysseus: описание и инструкция к ИИ
Odysseus — self-hosted AI workspace с открытым исходным кодом. Альтернатива ChatGPT и Claude для локального развёртывания на вашем сервере.
↘️ https://ailibri.com/odysseus

📕 Odysseus PewDiePie: обзор self-hosted AI workspace | AiManual
Разбираем Odysseus — open-source AI-хаб от PewDiePie. Чат, агенты, своя память и полный контроль над данными. Сравнение с альтернативами, примеры и вердикт.
↘️ https://ai-manual.ru/article/odysseus-ot-pewdiepie-obzor-self-hosted-ai-workspace-dlya-privatnoj-rabotyi-s-llm-i-agentami/

📕 Odysseus: локальный ИИ от PewDiePie против ChatGPT ...
↘️ https://pasqualepillitteri.it/en/news/4016/odysseus-pewdiepie-local-ai-workspace
...

На GitHub собрали более 500 полезных сервисов под задачи на каждый день.

Внутри: проекты под любые ОС и смартфоны, браузеры и торренты, инструменты для продуктивности, разработки, дизайна или работы с контентом.

Сохраняем тут.

Становимся белыми хакерами: нашли огромную библиотеку пентест-инструментов на GitHub.

Внутри — 185+ сервисов для OSINT, анализа сайтов, проверки уязвимостей Wi-Fi, реверс-инжиниинга и так далее. Есть даже инструменты для тестов фишинга и DDoS-атак.

Важный дисклеймер: подборка заточена в первую очередь под обучение и проверку своих ресурсов.

Пользуемся здесь.

Упрощаем обучение: в Беркли и Стэнфорде создали собственный Deep Research, который может объединить сотни статей в удобный конспект.

DeepScholar собирает тонны информации в краткие пересказы с понятными таблицами. Отвечает на любые вопросы и указывает все источники.

Забираем по ссылке.