Deep Digest

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 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 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

AINOW 4 Aug 2026

Выбор фреймворка для AI-агентов: сравнение 12 решений

Выбор подходящего фреймворка для AI-агентов требует учёта множества факторов: языка разработки, гибкости управления, интеграции с данными и поддержки MCP. В статье рассмотрены 12 фреймворков, разделённых на три типа, и пять ключевых критериев для их сравнения. Особое внимание уделено типичным ошибкам при внедрении и тенденциям 2026 года.

LLM Agents Research

читать →

~6 мин 260 просмотра

AINOW 1 Aug 2026

Создание AI-агентов: no-code, low-code и full-code подходы с Dify и Python

Существует три подхода к созданию AI-агентов: no-code, low-code и full-code. Для разработки можно использовать инструменты Dify, n8n, Python с фреймворками LangChain и CrewAI. Выбор способа зависит от сложности задачи и уровня навыков разработчика. Важно чётко формулировать промпт и уделять внимание вопросам безопасности данных.

LLM Agents Research

читать →

~4 мин 276 просмотра

AINOW 26 Jul 2026

Безопасность AI-агентов: риски и меры защиты на примерах

AI-агенты несут ряд рисков безопасности из‑за автономного характера и адаптивности. Среди угроз — инъекция промптов, утечка данных, каскадные ошибки между агентами. Для защиты необходимо ограничивать права, внедрять подтверждение человеком высокорисковых операций, вести журналы аудита и опираться на отраслевые руководства и стандарты. Примеры рисков — уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и утечка данных с серверов Supabase MCP.

LLM Safety Research

читать →

~6 мин 287 просмотра

AINOW 1 Jul 2026

Использование ИИ в закупочном бизнесе: этапы внедрения и примеры

Статья рассказывает о том, как искусственный интеллект помогает автоматизировать процессы в сфере закупок. Описаны 5 ключевых областей применения ИИ, 4 шага для его внедрения, риски и меры по их минимизации. Приведены примеры компаний, уже использующих ИИ в закупках, а также ключевые моменты при выборе и закупке систем ИИ.

LLM Business Research

читать →

~2 мин 477 просмотра

AINOW 1 Jul 2026

ИИ-агенты в HR: автоматизация подбора, оценки и внедрения персонала

Статья рассказывает о применении ИИ-агентов в HR: их способности автоматизировать подбор, оценку и расстановку кадров. Приведены примеры внедрения в российских компаниях (SoftBank, Sumitomo Mitsui Insurance, Hitachi), описан пошаговый план внедрения и рассмотрены риски, связанные с использованием ИИ в кадровой работе. Читатели узнают, как разграничить задачи между ИИ и сотрудниками HR и составить план внедрения системы.

LLM Business Research

читать →

~2 мин 457 просмотра

Всё важное об ИИ — в одной ленте