Оркестрация агентов
Perplexity интегрирует Deep Research в Perplexity Computer для сложных аналитических задач
Perplexity объявила о интеграции своего инструмента Deep Research в Perplexity Computer. Теперь система способна разбивать сложные исследовательские задачи на подзадачи и распределять их между более чем 20 передовыми моделями ИИ. Это позволяет генерировать отчёты, презентации и дашборды с высокой степенью детализации и точности.
Qiaomu Goal Meta Skill превращает сложные задачи в чёткие команды для ИИ-агентов
Разработчик Joeseesun представил на GitHub проект Qiaomu Goal Meta Skill — инструмент, который помогает преобразовывать сложные или расплывчатые задачи в чёткие команды для ИИ-агентов. Этот инструмент особенно полезен для работы с Codex и другими моделями, которые требуют структурированных инструкций.
Agents-K1: новый подход к оркестрации научных знаний для ИИ-агентов
Исследователи из MIT и других ведущих университетов представили Agents-K1 — фреймворк, направленный на улучшение научной оркестрации знаний для ИИ-агентов. В отличие от существующих решений, которые часто ограничиваются поверхностным анализом научных работ, Agents-K1 фокусируется на ключевых сущностях, утверждениях, доказательствах, механизмах и методологических линиях, что критически важно для научного мышления.
HyperTool: новый подход к оркестрации инструментов в ИИ-агентах
Исследователи из MIT и других ведущих университетов предложили новый подход к оркестрации инструментов в ИИ-агентах, который может значительно повысить эффективность работы агентов. В традиционных системах инструменты вызываются пошагово, что приводит к избыточным вычислениям и перегрузке контекста. Авторы работы предлагают использовать более крупнозернистые вызовы инструментов, что позволяет сократить количество шагов и улучшить управление данными.
Recursive Agent Harnesses: рекурсия как ключ к масштабируемым агентам
Исследователи из Arxiv представили концепцию Recursive Agent Harnesses (RAH), объединяющую два ключевых подхода к построению ИИ-агентов: рекурсивные языковые модели (RLMs) и динамические workflows от Anthropic. В основе RAH лежит идея использования рекурсии для вызова подагентов, что позволяет эффективно решать задачи, требующие длительного контекста и сложного рассуждения.
Операды для композиционного рассуждения в ИИ-агентах
Исследователи из MIT и Университета Ватерлоо предложили использовать операды — математическую структуру, моделирующую операции с несколькими входами и одним выходом, для формализации композиционного рассуждения в языковых моделях. В работе показано, как операды могут служить основой для разложения сложных запросов на подзапросы и их последующей композиции. Это особенно важно для ИИ-агентов, где точность и логическая последовательность ответов критичны.
DoorDash адаптирует веса целей в трёхстороннем маркетплейсе через RL
Исследователи из DoorDash представили систему reinforcement learning, которая адаптирует веса целей в трёхстороннем маркетплейсе (курьеры, заказчики, рестораны) на основе задержанной обратной связи. Система оценивает решения по таким метрикам, как скорость доставки, использование курьеров и загруженность ресторанов.
OrchRM: самонастраиваемая оркестрация для ИИ-агентов
Исследователи предложили OrchRM — фреймворк для самонастраиваемой оркестрации ИИ-агентов. Проблема в том, что традиционные подходы требуют ручного аннотирования и дорогостоящих вычислений. OrchRM решает это, используя самонастраиваемую модель вознаграждений, которая оценивает качество оркестрации без участия человека.
GitHub Copilot CLI добавил кастомные агенты для автоматизации workflows
GitHub Copilot CLI теперь поддерживает кастомные агенты, которые позволяют автоматизировать рабочие процессы разработчиков. Эти агенты могут понимать специфику стека технологий и командных workflows, превращая разовые команды в терминале в повторяемые и проверяемые процессы.
Как агент создал 3D-галерею Парижа через цепочку Hugging Face Spaces
Исследователи из Hugging Face продемонстрировали, как ИИ-агент может автоматизировать создание сложных проектов, сочетая несколько инструментов. В новом проекте агент построил 3D-галерею Парижа, используя цепочку из двух Hugging Face Spaces — сервиса для развертывания моделей и приложений на основе ИИ.
NVIDIA Nemotron 3 Ultra для ускорения работы ИИ-агентов
NVIDIA представила новую версию своей модели Nemotron 3 Ultra, оптимизированную для работы с долгосрочными ИИ-агентами. Это важный шаг в развитии инфраструктуры для агентов, так как модель позволяет значительно ускорить процесс инференса и повысить эффективность работы с контекстом.
NVIDIA Vera CPU: новый стандарт для агентных нагрузок
NVIDIA представила новую линейку процессоров Vera, разработанных специально для работы с агентными нагрузками в AI-фабриках. Эти процессоры предназначены для оптимизации задач, связанных с оркестрацией, планированием и выполнением действий ИИ-агентов, что делает их важным шагом в развитии инфраструктуры для агентов.
Rift: фреймворк для оркестрации ИИ-агентов от Anomaly
Команда Anomaly представила Rift — фреймворк для создания и управления ИИ-агентами. Проект позиционируется как инструмент для разработчиков, которые хотят строить сложные системы с множеством взаимодействующих агентов. Rift предоставляет API для создания, запуска и мониторинга агентов, а также механизмы для их координации и коммуникации.
Munder-Difflin локальная оркестрация ИИ-агентов
Разработчик Chaitanya Giri представил на GitHub проект Munder-Difflin — фреймворк для локальной оркестрации ИИ-агентов. Это инструмент, который позволяет запускать и управлять несколькими агентами на одном устройстве, обеспечивая их взаимодействие и координацию.
Warp использует GPT-5.5 для координации кодинг-агентов
Компания Warp делает крупную ставку на открытый исходный код, используя модель GPT-5.5 от OpenAI для координации работы кодинг-агентов. Эти агенты интегрируются в локальные, облачные и открытые разработки, что позволяет автоматизировать и оптимизировать процессы программирования.
MagenticLite: агентная система для малых моделей от Microsoft Research
Microsoft Research представила MagenticLite — агентную систему, оптимизированную для работы с малыми моделями. Она поддерживает выполнение задач как в браузере, так и в локальной файловой системе, что делает её универсальным решением для повседневных задач. Система объединяет специализированные модели и оркестрацию, что позволяет эффективно использовать ограниченные вычислительные ресурсы.
Как кастомизировать ИИ-агентов для бизнеса
NVIDIA опубликовала подробный гайд по созданию и настройке автономных ИИ-агентов для бизнес-задач. В статье рассматриваются ключевые техники, позволяющие адаптировать агентов под конкретные сценарии: от управления логистическими флотами до генерации кода и обработки поддержки. Особое внимание уделено архитектуре агентов, их взаимодействию с внешними системами и методам оптимизации производительности.
Как добавить навык глубокого исследования в агентские фреймворки
NVIDIA предложила способ расширить функциональность агентских фреймворков, таких как Claude Code, Codex и LangChain Deep Agents, за счёт добавления специализированного навыка глубокого исследования. Это позволяет агентам не только управлять сессиями и цепочками инструментов, но и выполнять сложные аналитические задачи, требующие глубокого понимания контекста и данных.
Mistral представила Workflows для автоматизации бизнес-процессов
Mistral анонсировала публичный доступ к Workflows — платформе для автоматизации бизнес-процессов с использованием ИИ-агентов. Решение позволяет создавать сложные рабочие процессы, объединяя различные инструменты и сервисы в единую экосистему.
Как слабые модели справляются с длинным контекстом
Исследователи из Together AI предложили новый подход к обработке длинных текстов с помощью небольших языковых моделей. Они разработали фреймворк «Divide & Conquer», который разбивает длинные документы на параллельные части и обрабатывает их с помощью нескольких моделей.
Weaviate Agent Skills для создания агентских workflows
Weaviate представила Weaviate Agent Skills — инструмент для создания готовых к продакшену workflows для ИИ-агентов. Теперь разработчики могут строить сложные цепочки действий с помощью одного промпта в Claude Code, Cursor и GitHub Copilot.
Together AI ускорила инференс моделей в 2.6 раза
Together AI представила новую систему оркестрации для запуска кастомных моделей — Dedicated Container Inference. Она обеспечивает ускорение инференса в 1.4–2.6 раза по сравнению с традиционными подходами.
Новые алгоритмы планирования для динамических систем
Исследователи Google представили новый подход к планированию задач в условиях изменяющейся пропускной способности. В статье рассматриваются алгоритмы, которые оптимизируют распределение ресурсов в системах с переменной нагрузкой, что особенно актуально для распределённых вычислений и оркестрации ИИ-агентов.