RAG (retrieval-augmented generation) — архитектурный паттерн, при котором языковая модель перед генерацией ответа получает релевантные фрагменты из внешней базы знаний. Подход снижает галлюцинации и открывает доступ к данным, которых нет в весах модели.
С 1 июня 2026 года GitHub Copilot работает по модели потребления: вместо фиксированной подписки — оплата за AI-кредиты. Подписчики Pro+ сообщают, что месячный лимит сгорает за два дня. Переход спровоцировал волну недовольства и поиск альтернатив.
OpenAI выпустила стабильный релиз Agents SDK 1.0 — инструментария для оркестрации многошаговых агентов. Библиотека вышла из беты с поддержкой MCP, guardrails и eval-харнессом. Для команд на сыром API появился готовый рантайм с хостингом прогонов.
Инструменты для программистов стали главным полем конкуренции разработчиков моделей. Google бьёт ценой, Microsoft — встроенностью, OpenAI разворачивает Codex в энтерпрайз. Anthropic пока держит лидерство.
Модели, управляющие браузером и интерфейсом как человек, перешли из демонстраций в рабочие инструменты. Они кликают, заполняют формы и проходят многошаговые сценарии, но надёжность остаётся главным ограничением. Разбираемся, где computer-use уже полезен, а где пока буксует.
Команда LangChain переписала ядро вокруг StateGraph API, отказавшись от Chain-абстракции образца 2023 года. Что это значит для существующих проектов и стоит ли мигрировать сейчас.
Cursor вышел из бета-стадии. Ключевые отличия от Copilot и Windsurf, скрытые шорткаты и сравнение скорости агентного цикла. Что объясняет рост популярности именно этого редактора в последние шесть месяцев.
Model Context Protocol от Anthropic получил статус общей доступности. К моменту релиза опубликовано более 1400 server-имплементаций. Разбираем, что значит этот стандарт для команд, строящих агентные интеграции.
На малых корпусах разница между векторными базами почти незаметна. На больших — она определяет архитектуру всего RAG-стека. Сравнение latency, recall и совокупной стоимости владения трёх лидеров рынка на нагрузке 100M+ векторов.
Рынок LLM-observability за последние полтора года консолидировался вокруг трёх игроков. Сравниваем функциональность, ценообразование и инженерные компромиссы между SaaS и open-source-вариантами.
Производительность инференс-фреймворков перестала быть второстепенной деталью — она напрямую определяет TCO self-hosted-моделей. Сравнение throughput и поддержки FP8 на популярных конфигурациях GPU.