AI для бизнеса

🅾️ В ChatGPT включили режим Work — и теперь агент пашет в облаке, пока вы спите Рядом с привычным «Chat» в ChatGPT появился второй тумблер — Work. Это уже не собеседник, а исполнитель: сам собирает контекст, раскладывает задачу на шаги и отдаёт готовые документы, слайды, таблицы, дашборды и даже сайты. Ходит в ваши Slack, Gmail, Drive, Teams, помнит проект между сессиями и спрашивает разрешение перед «острыми» действиями. Большие игроки продолжают аккуратно копировать маленьких. Сам паттерн harness-агента — «модель + инструменты + файлы + память», которая работает за тебя, — родился у стартапов. А теперь свою облачную версию выкатили все: — Anthropic — Claude Cowork (ChatGPT Work — прямой ответ ему); — Google — Gemini Enterprise / Jules; — Cognition — Devin; плюс Cursor, Factory, Replit Agent. Под капотом Work — Codex + GPT-5.6. То есть опыт кодинг-агента, который инженеры каждый день гоняют в Codex и Claude Code, занесли в руки обычному пользователю — и убрали из него код. Но вот где настоящий сдвиг. Одно дело — агент, установленный локально, у тебя на машине (тот же Codex или Claude Code в терминале). Он мощный, но живёт на твоём железе: пока он доделывает долгую задачу, компьютер должен быть включён и не уснуть. Люди буквально держат запущенными Caffeine, Amphetamine, KeepingYouAwake — лишь бы Mac не задремал и не оборвал агента на середине. Облачный Work этот костыль убирает. Всё крутится на их стороне, в твоём аккаунте. Захлопнул ноутбук, ушёл спать, уехал — задача продолжает выполняться сама, а готовый результат ждёт тебя утром. Агент больше не привязан к тому, включён ли твой компьютер. Куда всё идёт: «агент в облаке твоего аккаунта, который работает, пока тебя нет» — скоро станет такой же кнопкой по умолчанию, как сегодня обычный чат. #ИИ #агенты #OpenAI #ChatGPT #Codex #ClaudeCode

🐎 Упряжка агентов вместо команды: выступил на Иннополис митапе «AI в бизнесе» 4 июня в технопарке им. Лобачевского рассказывал, как Agent Harness — новый класс автономных агентов с собственным workspace — за полгода поменял и архитектуры корпоративных внедрений, и экономику запуска продуктов. Честно: заготовил слишком много слайдов — почти девяносто на 25 минут — и, конечно, не всё успел рассказать 🙈 Так что следите за следующими трансляциями и постами: буду постепенно выкладывать всё остальное. Что прозвучало со сцены: ⭐️ Harness-инжиниринг сменяет промптинг: прирост даёт не «поумневшая» модель, а правильная обвязка вокруг неё ⭐️ Шкала автономности процессов: банки и корпорации — на уровнях 2–3, госы — 1–2, а соло-предприниматели уже ведут весь бизнес в одиночку на уровне 4+ ⭐️ Чем мощнее агент, тем меньше ему нужно инструментов: большинству harness-агентов хватает четырёх ⭐️ Сложный слой корпоративного внедрения исчезает: каждый сотрудник получает облачного агента со своими ключами доступа ⭐️ К концу 2026 все ждут первый успешный автономный бизнес. А может, он уже крутится у кого-то в чулане 😉 Полный разбор с видеозаписью, фото и схемами из доклада — в моем блоге: 👉 https://shuvaev.com/blog/agent-harness-innopolis/

Anthropic открыла Mythos для всех — Claude Fable 5 Вышел 9 июня. Первая публичная модель класса Mythos — тот самый, обещанный «через несколько недель» после Opus 4.8. SWE-bench Pro (жёсткий тест на реальный код): Fable 5 80.3% vs GPT-5.5 58.6% — разрыв 22 пп. По цене Fable 5 дороже GPT-5.5 вдвое, но и производительность другая. В темах bio/cyber/security модель откатывается на Opus 4.8 — намеренный safeguard. Доступна на Pro/Max/Team/Enterprise, бесплатно до 22 июня. Попробовать: claude --model claude-fable-5 Релиз · TechCrunch · CNBC

Друзья, увидимся сегодня!)

Anthropic выпустила Claude Opus 4.8. Разбираю, что правда, а что маркетинг Сегодня вышел Opus 4.8. Разберём честно: что действительно впечатляет, а что — плановое обновление. Что реально интересно Самый большой скачок — в долгих агентных задачах. Terminal-Bench: +8.5 пп (66.1% → 74.6%). SWE-bench Pro: +4.9 пп. Это не статистический шум — модель заметно лучше работает в длинных автономных сессиях. Для тех, кто строит агентов под реальные задачи, это важно. Honesty. Anthropic утверждают, что 4.8 в четыре раза реже замалчивает ошибки в своём же коде. Это конкретная боль агентных систем — модель делает что-то не так и не говорит об этом. Меньше silent failures = более надёжные пайплайны. Dynamic workflows (research preview): запуск сотен параллельных субагентов в одной сессии для масштабных задач типа миграции всего кодовой базы. Звучит как серьёзный инструмент, но пока в preview. Fast Mode: 2.5× быстрее и в 3 раза дешевле стандартного Opus 4.8. Это меняет экономику для high-volume use cases. Что выглядит линейно SWE-bench Verified: +1 пп (87.6% → 88.6%) — почти незаметно. Computer Use: +0.6 пп — плоско. GPQA Diamond (академические рассуждения) — не сдвинулся. Фундаментальная умность модели практически не изменилась; улучшилась надёжность и автономность в агентном режиме. Цена не изменилась по сравнению с 4.7. Контекст Anthropic прямо говорят, что Mythos (следующий флагман) выходит «в течение нескольких недель». То есть 4.8 — это мост, а не новый уровень. Сильные агентные улучшения есть, базовые возможности почти не тронуты. Официальный релиз → · VentureBeat → · Axios →

Китай выпустил собственный GPU. Первый. Настоящий. Lisuan Tech — компания, о которой большинство не слышало месяц назад — продала 30 000 видеокарт LX 7G100 за 48 часов, собрав $14,5 млн предзаказов. Это первая китайская видеокарта на собственной архитектуре, на 6 нм техпроцессе и с сертификацией Microsoft WHQL — то есть она официально работает в Windows без самодельных драйверов. В бенчмарках карта держится на уровне NVIDIA RTX 3060 — это честно и именно это нужно понимать. При цене $485 она проигрывает старым NVIDIA по FPS/доллар и по токенам в секунду/доллар для LLM-инференса. Это первое поколение, и оно не побеждает — оно существует. Но вот что интересно на графике $/ГБ VRAM: по сравнению с актуальными картами 50-й серии NVIDIA LX 7G100 смотрится вполне конкурентно. RTX 5060 стоит ~$42/ГБ, LX 7G100 — $40/ГБ. Это не случайно — 12 ГБ при $485 в сегменте mid-range это нормальное предложение. Для тех, кто работает с локальными LLM: при одинаковом VRAM (12 ГБ) RTX 3060 за $230 генерирует в два раза больше токенов на каждый вложенный доллар. Цена пока не сошлась с производительностью. Это изменится во втором и третьем поколении. Для контекста: лучшее, что производит Россия — 16 нм техпроцесс. Это примерно на два поколения (и ~60% производительности) позади того, что сделал Китай сейчас. Разрыв огромный и пока не сокращается.

Друзья! Рекомендую вакансию: продакт-менеджер на AI-платформу в Геотех Работаю с этой командой над проектом — и это один из редких случаев, когда внедрение ИИ происходит без пыли в глаза. Реальная скорость, реальное качество трансформации. Настоятельно рекомендую. Они ищут продакт-менеджера на корпоративную AI-платформу. Суть роли: развернуть и развивать инфраструктуру для массового внедрения ИИ внутри компании — мультиагентная система, low-code автоматизация (n8n и аналоги), интеграции с корпоративными системами, мониторинг, работа с подрядчиками. Нужен человек на стыке продукта и технологий: понимание LLM, RAG, агентных систем, Python на базовом уровне, опыт с REST API и векторными базами данных. Плюс умение ставить задачи, собирать требования у бизнеса и доводить до результата. Если вы именно такой человек — это редкая возможность попасть в сильную команду в нужный момент. Пишите напрямую в HR — Юлия, +7 914 460-14-60, удобнее через Max.

На новом митапе поговорим, как AI меняет компании «Иннополис Митап» объединит фаундеров, CTO и руководителей проектов из Университета Иннополис, Сбера, MWS AI и ВШЭ В программе ⭐️ — получение реальной ROI от автоматизации и AI-сотрудников — кейс рабочего пространства с LLM — создание мультиагентных систем и работа с ними — ИИ в разработке, маркетинге и финансах — генеративное проектирование для промышленности Когда: 4 июня, сбор гостей в 16:45 Где: Технопарк им. Лобачевского Регистрация

Все IDE стали одинаковыми. А дальше — вообще не IDE Google Antigravity обновил дизайн и стал неотличим от Cursor и Codex. Это не случайность и не плагиат — это сигнал, что сама концепция инструмента конвергирует в одну точку. Когда агент пишет достаточно много и достаточно хорошо, IDE нужен примерно для двух вещей: отредактировать файл с секретами и прочитать отформатированный Markdown документ. Всё остальное — агент. Нет смысла открывать каждый файл, нет смысла проверять каждое изменение. Cursor наглядно показал, куда идёт тренд. В январе их агенты за неделю написали браузер с нуля — 3+ млн строк кода, сотни параллельных агентов, без участия человека. Небольшая команда, которая бьётся с гигантами, — и они первые показали, как выглядит управление упряжкой агентов, а не написание кода. Пост в блоге Cursor → OpenAI с Codex идут туда же: параллельная работа агентов на нескольких ветках одновременно, оркестрация вместо чата. То, что мы видим сейчас — диалоговое окно в IDE — явно не финальная форма. Следующая итерация, уверен, будет больше похожа на Task Tracker: очередь задач, статусы, десятки агентов в параллели. Не «напиши мне код», а «управляй командой разработки». Так что Antigravity сделал себя похожим на Cursor именно в тот момент, когда Cursor сам готовится стать чем-то другим.

Интерфейсы без дизайнеров и без кода Любой интерфейс рождался по одной цепочке: пользователь захотел → дизайнер нарисовал → разработчик написал код → браузер отрендерил. Каждый шаг — время, итерации, потери смысла по дороге. Когда появились нейросети, которые хорошо пишут код, цепочку сократили: дизайн перестал быть обязательным, интерфейс можно получить прямо из запроса. Но оказывается, можно срезать ещё один угол. Flipbook делает именно это: никакого кода вообще. Интерфейс генерируется сразу как изображение, в реальном времени, в ответ на действие пользователя. Кликаешь — получаешь новую картинку, которая уходит глубже. Чем-то похоже на Google Genie 3 — там тоже генерация интерактивного мира в реальном времени, только для игр и 3D-сред. Главное ограничение сейчас — качество рендеринга текста моделями. Но это решаемо, и в какой-то момент интерфейсы будут создаваться не в виде кода, а сразу в виде кликабельного живого изображения — на лету, под каждого пользователя. Попробовать Flipbook →

OpenAI научила модель работать без вашей помощи GPT-5.5 берёт большие, плохо сформулированные задачи и идёт до конца сама. Планирует, использует инструменты, проверяет себя, не теряется в неопределённости. Не нужно разбивать на шаги — просто скажи, что хочешь получить. При этом скорость осталась как у GPT-5.4, токенов расходует меньше, а умнее — заметно. Для API это важно. Уже доступна в ChatGPT для Plus/Pro/Business/Enterprise и в API как GPT-5.5 и GPT-5.5 Pro. Подробнее →

28 апреля веду KARPOV.CONF вместе с Анатолием Карповым. Тема — «ИИ, который работает». На практике вижу одно и то же: либо быстрый прототип, который не доживает до прода, либо классное личное решение — человек сам пользуется ассистентом, агентами, и это работает. Но внутри бизнеса — не взлетает. Два мира пока живут отдельно. На этой конференции будем говорить о том, как они пересекаются. Aviasales, MAGNIT TECH, AvitoTech, Т-Банк, Сбер, Cloud.ru — практические кейсы: что завелось, что нет, где ломается, что не окупается. Онлайн, бесплатно → регистрация

https://t.me/strongnormal/4524

Дорогие друзья! 3 мая поеду, пожалуй, на одно из важнейших мероприятий в области создания автономных агентов. Формат полного погружения на неделю, непрерывный хакатон в сеттинге дагестанских гор — всё, что нужно, чтобы сформировать видение будущего, пересобраться и сделать актуальный ИИ-продукт.

⭐️ ИИ-рычаг: бизнес-кейсы применения агентов для стремительного роста — закрытый прямой эфир с разбором практических кейсов 📅 22 апреля | 18:00 (МСК) 📌 Формат: онлайн в Zoom (ссылка на участие придёт после регистрации) 🙎 Спикер: Ярослав Шуваев — эксперт с более чем 20-летним опытом разработки цифровых продуктов для крупнейших российских и международных компаний — Работал с: Администрация Президента РФ, ВЭБ, МТС, Альфа-Банк, Ак Барс Банк и др. — Эксперт по внедрению ИИ-решений в бизнес — Опыт в Agile-трансформациях и развитии продуктовых команд — Фокус на UX / CX / EX / Phygital-подходах Чему посвящён эфир: — Как ИИ-агенты становятся драйвером роста бизнеса — Реальные кейсы внедрения в крупных компаниях — Где ИИ уже даёт измеримый результат — Как внедрять решения без лишних затрат и рисков — На что делать ставку уже сейчас Разберём практические сценарии и покажем, как использовать ИИ не «для галочки», а как реальный инструмент роста. После эфира вы получите: — Понимание, где применять AI-агентов в бизнесе — Примеры кейсов и подходов внедрения — Ориентиры для роста через технологии — Чёткое видение следующих шагов 💵 Участие бесплатно 🔴Ссылка, чтобы сразу добавить в календарь #прямые_эфиры