AI-кодинг-агенты автоматизируют разработку кода — от планирования до тестирования и создания PR. Существует три типа агентов: IDE, CLI и облачные. При выборе инструмента важно учитывать среду выполнения, систему оплаты, уровень автономности, поддержку языков и безопасность. Примеры внедрения в компаниях показывают значительное сокращение сроков разработки и повышение эффективности.

LLM Agents Business

читать →

~6 мин 44 просмотра

AINOW 23 Oct 2026

AI-агент: как работают системы с LLM и инструментами

AI-агент самостоятельно выстраивает порядок действий для достижения цели, используя LLM, инструменты и память. Система работает в цикле «думать → действовать → проверять результат». Для безопасного использования необходимо комбинировать ограничения (гайдрейлы, ограничение прав, одобрение человеком, условия остановки).

LLM Agents Safety

читать →

~7 мин 55 просмотра

AINOW 20 Oct 2026

Сравнение 17 AI‑агентов: цены, тесты, безопасность (октябрь 2026)

В октябре 2026 года проведено сравнение 17 AI‑агентов по цене, возможности бесплатного тестирования и безопасности. Агенты делятся на универсальные, интегрированные с бизнес‑системами, специализированные, no‑code и для разработки. При выборе важно учитывать систему тарификации, возможность тестирования и уровень безопасности. Эксперты рекомендуют тестировать 2–3 кандидата на реальных задачах.

LLM Business Safety

читать →

~10 мин 94 просмотра

AINOW 19 Oct 2026

AI-агенты: классификация и примеры сервисов от IBM, Microsoft и других

AI-агенты — это ИИ-системы, автономно выполняющие задачи для достижения цели. Их можно классифицировать по механизму работы, архитектуре, назначению, форме предоставления и автономности. Существуют сервисы для создания AI-агентов без программирования и на основе фреймворков. Для выбора подходящего агента нужно определить бизнес‑задачу и протестировать несколько вариантов на небольших процессах.

LLM Agents Business

читать →

~7 мин 86 просмотра

AINOW 16 Oct 2026

Создание AI-агента: используем Gemini, Claude и Copilot

Для новичков создание AI-агентов доступно без навыков программирования — с помощью Gemini, Claude, Copilot и других инструментов. В 2026 году ожидаются изменения в работе сервисов, поэтому важно проверять актуальность функций. Новичкам рекомендуется начать с Gemini: сфокусироваться на одной задаче и включить в инструкцию роль, порядок действий, формат вывода и действия в случае неопределённости.

LLM Agents Research

читать →

~8 мин 118 просмотра

AINOW 16 Oct 2026

Создание AI-агентов: от Gemini до Ollama — 7 методов

Существует семь методов создания AI-агентов: указательные, связующие и автономные. Они различаются по сложности, требованиям к навыкам и стоимости. Для успешного создания агента важно определить задачу, границы ответственности между AI и человеком, форму ввода и вывода, критерии успеха. При работе с AI-агентами необходимо соблюдать меры безопасности.

LLM Agents Business

читать →

~8 мин 107 просмотра

AINOW 3 Sep 2026

JAPAN AI AGENT и другие: обзор компаний — поставщиков AI-агентов

На рынке представлено множество компаний, предлагающих AI‑агентов разных типов: платформенные решения, разработку под заказ, консалтинг и услуги крупных SI‑провайдеров. Стоимость услуг зависит от фазы проекта. Чтобы выбрать подходящего поставщика, нужно чётко определить задачу, сравнить предложения нескольких компаний и провести PoC. Важно учитывать критерии интеграции, обработки данных и поддержки внутренней разработки.

LLM Agents Business

читать →

~7 мин 62 просмотра

AINOW 31 Aug 2026

AI-агенты: как сократить затраты — примеры Panasonic, Resonack и других

AI-агенты позволяют сократить затраты компаний за счёт автоматизации бизнес‑процессов. Для расчёта экономии нужно опираться на собственные данные компании. Примеры успешного внедрения демонстрируют сокращение рабочего времени на тысячи часов в год. Успех зависит от правильного выбора процесса для автоматизации и грамотного расчёта затрат.

LLM Business Research

читать →

~5 мин 157 просмотра

AINOW 27 Aug 2026

AI-агенты: перераспределение персонала вместо сокращений — примеры и расчёты

Эффективность сокращения персонала с помощью AI-агентов зависит от числа заменяемых задач. В японских компаниях чаще происходит перераспределение сотрудников, а не их увольнение. Примеры внедрения AI демонстрируют сокращение времени на выполнение задач и изменение структуры персонала, однако прогнозы указывают на риски отказа от проектов из‑за высоких затрат и недостаточного контроля рисков.

LLM Business Research

читать →

~7 мин 154 просмотра

AINOW 23 Aug 2026

AI-агенты в бизнесе: как меняется работа и какие задачи можно делегировать

AI-агенты активно внедряются в бизнес и помогают автоматизировать рутинные задачи. Уровень их использования достиг 71,4 %, что позволяет сократить рабочее время. При этом окончательные решения и переговоры остаются за человеком. Важно правильно выбирать задачи для делегирования и контролировать результаты работы ИИ.

LLM Business Agents

читать →

~6 мин 163 просмотра

AINOW 18 Aug 2026

Генеративные AI-чат-боты: сравнение решений и этапы внедрения

Генеративные AI‑чат‑боты помогают автоматизировать клиентское и внутреннее обслуживание. При выборе решения важно учитывать тип чат‑бота (синариовый, AI‑тип, генеративный AI‑тип), систему ценообразования, интеграцию с существующими системами и меры по обеспечению безопасности данных. Этапы внедрения включают ограничение области автоматизируемых запросов, проведение PoC и проверку по безопасности и юридическим аспектам.

LLM Business Research

читать →

~6 мин 180 просмотра

AINOW 11 Aug 2026

AI-агенты в производстве: примеры внедрения и этапы запуска

Производственные ИИ-агенты способны самостоятельно выполнять задачи от планирования до контроля качества. Примеры внедрения показывают значительное сокращение времени на операции: например, Panasonic Connect сократила время сопоставления чертежей на 97 %. Успешное внедрение требует подготовки данных, интеграции с существующими системами и определения критериев оценки эффективности.

LLM Business Research

читать →

~10 мин 231 просмотра

// помочь проекту