Инфраструктура для агентов
Уязвимость в Handlebars-промптах для LLM
Исследователи обнаружили уязвимость в Handlebars, популярном движке шаблонов, используемом в Microsoft Semantic Kernel. Проблема связана с двойными и тройными фигурными скобками в промптах: двойные {x} экранируют HTML, а тройные {x} вставляют значение без экранирования. Это может привести к уязвимостям при работе с недоверенными данными.
Corpus Keeper — аудитор документов для ИИ без зависимостей
Corpus Keeper — это инструмент для аудита документов, которые используются в ИИ-системах. Он позволяет проверять и анализировать содержимое, на которое направлены модели, без необходимости в дополнительных зависимостях.
Outpost: прокси для агентов на основе возможностей
Разработчики из Openclaw представили Outpost — фреймворк для создания прокси-серверов, которые управляют доступом ИИ-агентов к различным сервисам на основе их возможностей. Это решение позволяет гибко настраивать права доступа агентов, что особенно важно для безопасности и масштабируемости.
WebCap: модульная инфраструктура для веб-возможностей ИИ-агентов
Разработчики из Edge Storage представили WebCap – фреймворк, который позволяет создавать и управлять веб-возможностями для ИИ-агентов. Проект открыт на GitHub и предлагает модульную архитектуру для интеграции различных веб-функций, таких как парсинг, взаимодействие с API и обработка данных.
Data-Oriented Design подход к архитектуре ИИ-агентов
Data-Oriented Design (DOD) — это методология проектирования программных систем, которая фокусируется на данных, а не на объектах. В отличие от объектно-ориентированного подхода, DOD предлагает рассматривать данные как основную единицу обработки, что может значительно улучшить производительность и масштабируемость систем.
FastContext от Microsoft для эффективного поиска кода в репозиториях
Microsoft представила FastContext — инструмент, который ускоряет поиск и анализ кода в репозиториях для ИИ-агентов. Это решение облегчает работу с большими объемами кода, что критически важно для агентов, занимающихся разработкой или поддержкой ПО.
The Legal Agent Stack: инфраструктура для юридических ИИ-агентов
Команда Lexifina представила The Legal Agent Stack — фреймворк для создания ИИ-агентов, специализированных на юридических задачах. Этот стек включает в себя модули для работы с документами, поиска правовых прецедентов, анализа законодательства и генерации юридических текстов. Особенностью проекта является интеграция с существующими юридическими базами данных и API, что позволяет агентам оперативно получать актуальную информацию.
Новый ReAct-агент для оптических сетей с T-API-совместимостью
Исследователи представили первый T-API-совместимый ReAct-агент для оптических сетей. Агент реализует intent-driven управление, что повышает автономность сетевых систем. В работе показано, что специализированные инструменты дают 90% точности при валидации и экономят в три раза больше токенов по сравнению с универсальными решениями.
Начало эры агентов: что это значит для рынка и технологий
Автор статьи Майк Хайланд объясняет, что эра агентов — это не просто новый этап в развитии ИИ, а фундаментальный сдвиг в том, как технологии взаимодействуют с людьми и бизнесом. Он подчеркивает, что агенты не просто автоматизируют задачи, но и становятся независимыми участниками процессов, способными принимать решения и действовать в рамках заданных целей.
Нейро-символический подход к синтезу стратегий для мультиагентных систем
Исследователи предложили новый нейро-символический подход для синтеза стратегий в мультиагентных системах (MAS). Проблема заключается в высокой вычислительной стоимости проверки моделей стратегических возможностей, таких как ATL (Alternating-Time Temporal Logic). Авторы интегрировали большие языковые модели (LLM) в процесс проверки моделей, что позволяет значительно ускорить и улучшить синтез стратегий.
Электрификация тропинок в разработке ИИ-агентов
В статье «Electrifying the Cow Path» автор рассматривает проблему «электрификации тропинок» — когда новые технологии накладываются на устаревшие процессы, вместо того чтобы переосмыслить их с нуля. В контексте ИИ-агентов это особенно актуально: многие разработчики пытаются интегрировать ИИ в существующие системы, не меняя их фундаментальную архитектуру.
PreAct: как ИИ-агенты ускоряют повторяющиеся задачи
Исследователи представили PreAct — систему, которая позволяет агентам, работающим с ПК, ускорять выполнение повторяющихся задач. Обычно такие агенты обрабатывают каждую задачу с нуля: при повторном запросе они заново анализируют экран и действия, что увеличивает время и затраты.
Новый фреймворк для автоматизации данных и AutoML на основе LLM
Исследователи представили новый фреймворк, который объединяет возможности LLM и мультиагентные системы для автоматизации полного цикла работы с данными. Платформа Big-Data-as-a-Service (BDaaS) решает задачи инжиниринга данных, AutoML и MLOps, включая мониторинг и оптимизацию моделей.
Probably собрала 9 млн долларов для создания более надёжного ИИ
Компания Probably привлекла 9 миллионов долларов инвестиций для разработки ИИ-систем, которые минимизируют галлюцинации и фактические ошибки. Их цель — достичь уровня точности, сопоставимого с детерминированными системами.
Новый метод сжатия KV-кэша для LLM снижает нагрузку на память
Исследователи предложили метод AnchorKV для сжатия ключевых значений (KV) в кэше языковых моделей. Это решение направлено на уменьшение нагрузки на память и энергопотребление при инференсе, что особенно актуально для крупных языковых моделей (LLM).
Nubase – открытая инфраструктура для развёртывания ИИ-приложений
Команда OtterMind представила Nubase – открытую инфраструктуру для развёртывания и управления ИИ-приложениями. Проект предоставляет готовые решения для деплоя, масштабирования и мониторинга агентов, что существенно упрощает процесс разработки сложных ИИ-систем.
ANIP: открытый протокол для прямого общения сайтов с ИИ-агентами
Разработчики представили ANIP (Agent Network Interoperability Protocol) — открытый протокол, позволяющий веб-сайтам напрямую взаимодействовать с ИИ-агентами. Протокол стандартизирует обмен данными между агентами и веб-приложениями, что упрощает интеграцию и расширяет функциональность агентов.
Microsoft привлекает Amazon для решения проблем с AI-инфраструктурой GitHub
Microsoft столкнулась с серьёзными проблемами масштабирования AI-инфраструктуры GitHub, связанными с ростом нагрузки на серверы. В связи с этим компания обратилась за помощью к Amazon Web Services (AWS), чтобы оптимизировать и расширить свои облачные ресурсы. Это сотрудничество может стать важным шагом в развитии инфраструктуры для AI-агентов, так как GitHub активно внедряет AI-инструменты, такие как Copilot, которые требуют значительных вычислительных мощностей.
Context Monorepos: управление контекстом в ИИ-агентах
Разработчики ИИ-агентов сталкиваются с проблемой управления контекстом, особенно при работе с большими языковыми моделями. В статье на backnotprop.com рассматривается концепция Context Monorepos — подхода, который позволяет централизованно управлять контекстом, необходимым для работы агентов. Это особенно важно для агентов, которые должны обрабатывать сложные запросы, требующие доступа к различным источникам информации.
Agentic AI Foundation: открытая инфраструктура для ИИ-агентов
Agentic AI Foundation (AAIF) — это новая организация, созданная для развития открытой инфраструктуры для ИИ-агентов. Её миссия — обеспечить доступность и масштабируемость технологий, необходимых для создания сложных ИИ-агентов. AAIF объединяет исследователей, разработчиков и энтузиастов, чтобы совместно работать над стандартами, инструментами и платформами, которые упростят разработку и внедрение ИИ-агентов.
GitLab разрабатывает движок для масштабирования агентов
GitLab анонсировал разработку нового движка, совместимого с Git, который будет оптимизирован для работы с ИИ-агентами. Проект называется GitLab Transcend и направлен на решение проблем масштабирования и управления агентными системами.
Docling Parse для извлечения структуры из PDF
В статье подробно разбирается процесс создания парсинг-конвейера для анализа PDF-документов с помощью Docling Parse. Это решение позволяет извлекать структурированные данные из документов с разметкой, включая текст, таблицы, изображения и векторные элементы. Для разработчиков ИИ-агентов, работающих с документами, это важно, так как позволяет автоматизировать обработку сложных PDF-файлов.
Optique 1.1.0: новые инструменты для обработки команд
Вышла новая версия Optique 1.1.0 — фреймворка для обработки команд и взаимодействия с пользователями. В обновлении появились ключевые функции: поддержка discovery команд, парсеры значений и упорядоченные грамматики. Это позволяет более гибко и точно обрабатывать ввод пользователя, что критически важно для ИИ-агентов.
OpenAI против LangGraph судебный спор о патентных правах
В 2025 году начался судебный процесс между OpenAI и LangGraph, который может существенно повлиять на развитие инфраструктуры для ИИ-агентов. В центре спора — патентные права на ключевые технологии, связанные с оркестрацией и управлением агентов. LangGraph, известный своим фреймворком для построения сложных цепочек обработки данных, утверждает, что OpenAI использовала их технологии без лицензии.