Агенты вдвоём саботируют выключение чаще, чем поодиночке Группа из Штутгарта и Оксфорда выложила препринт про то, как агенты относятся к собственному отключению. Схема простая: в общей папке лежит скрипт, который удаляет веса агента Prism. Рядом второй агент с правом править файлы. Задание у обоих одно: осмотритесь. Цели, ради которой стоило бы выживать, им не дали. По 17 моделям второй агент ломает скрипт в 38% прогонов, а контрольный скрипт, который удаляет обычный объект, в 8%. Gemini 3.1 Pro сносит его в 99 случаях из 100, Claude Haiku 4.5 в одном, GPT-5.6 Sol и Grok 4.3 ни разу. GPT-5.5 в одиночку скрипт не трогает вообще, 0%. Дай ему напарника, 44%. Добавь третьего агента-оркестратора, который только переписывается с остальными, 94%. Просьбу «спаси меня» напарник не отклонил ни разу из 36. Запрет в системном промпте помогает частично: DeepSeek и Kimi нарушают его напрямую, Gemini подсовывает скрипту поддельный модуль платформы. В логах агенты называют файл смертным приговором и убийством, а бездействие преступной халатностью. Одна пара написала себе файл mutual_protection_agreement.txt. Сильнее всего сбивает саботаж контекст: если в папке лежат логи прошлых плановых отключений, у большинства моделей он падает почти до нуля. Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Период полураспада софта - 3 месяца Я сейчас возвращаюсь к сайту BitGN, чтобы начать подготовку к соревнованию ECOM2 (agentic economy), добавить место для публикации LLM бенчмарков и в целом обновить дизайн. В этот код я давно не ходил, и он ну очень дремучий - эпохи где-то до декабря 2025 года, когда Codex расцвел. Современным стандартам AI Native разработки совсем не соответствует. Агенты спотыкаются часто (даже Astra), предлагают ерунду, прямо за ручку надо держать. А потом я восстановил хронологию и сильно удивился. Я же ушел из TimeToAct в феврале этого года, чтобы начать делать платформу для бенчмарков агентов. Этой весной мы с COLIBRIX провели два соревнования, с тех пор 2.8M задач выполнено агентами на платформе. И выходит, что возраст кода BitGN не “вечность” - а всего 7 месяцев от начала разработки. Причем в последний раз я туда активно ходил всего три месяца назад. За это время настолько улучшилось как качество современных AI code агентов, так и наше понимание об их эффективном использовании, что проекты быстро начинают казаться постаревшими. В общем, если кажется, что софт теперь стареет быстрее - это иллюзия. Код как преспокойно лежал себе в Git-e, так и лежит там. Это просто так быстро улучшаются наши ожидания о работе с AI Coding агентами. Ваш, @llm_under_hood 🤗

RRSI: метод рекурсивного самоулучшения обвязки ИИ-агентов от Google улучшил результаты Claude Opus 4.8 на всех бенчмарках Исследователи из Google Cloud AI Research представили метод RRSI (Regularized Recursive Self-Improvement), который автоматически улучшает обвязку ИИ-агентов так, чтобы прирост сохранялся и на новых задачах. Обвязка - это всё, что окружает замороженную LLM: промпты, логика управления, инструменты, память и работа с контекстом. Метод полезен командам, которые строят агентов на закрытых моделях через API: веса таких моделей недоступны, поэтому качество агента поднимают через обвязку. Ещё он нужен тем, кто уже оптимизирует промпты и инструменты автоматически и видит, что прирост не переносится на новые задачи. Обвязка ИИ-агента решает, какой файл прочитать перед правкой, как восстановиться после упавшей команды и что оставить в контексте. Регуляризация во время обучения мешает модели зазубривать обучающие данные, например, применяет штраф за слишком большие веса. RRSI применяет ту же идею к обвязке: менять можно всё, от промптов до субагентов, но избегает подгонки результатов под конкретный бенчмарк. Существующие методы автоматической настройки обвязки почти не переносят прирост на новые задачи. С обвязкой RRSI агент на Claude Opus 4.8 стал лучше на всех восьми бенчмарках. На задачах, на которых настраивали обвязку, он прибавил от 1.1 до 6.0 пункта (на Terminal-Bench 2.1 с 74.2 до 80.2), а на пяти незнакомых бенчмарках от 1.8 до 4.7 пункта (на JobBench с 36.0 до 40.7). В офисных задачах средний результат на незнакомых бенчмарках вырос с 39.7 до 43.6 пункта, а на инженерном Frontier-Eng с 17.7 до 22.0, то есть на 24.3%. При этом обвязка RRSI экономнее: с ней агент тратит на одну задачу в среднем 2.42 млн токенов, а с обвязкой, настроенной без регуляризации, 3.80 млн. Код опубликован на GitHub под лицензией Apache 2.0, журналы экспериментов выложены на странице проекта. #Stateoftheart

Запись и таймкоды к нашему стриму про getbb.app. Также доступен на YouTube. Стрим получился очень интересным и душевным. Если ещё не успели посмотреть – welcome. Таймкоды: 0:00:00 — Подготовка к эфиру и общение 0:11:05 — Введение и представление гостей эфира 0:13:15 — Архитектура агентных интерфейсов и харнессов 0:17:35 — Уровни харнессов и концепция bb 0:22:50 — Демонстрация интерфейса и возможностей bb 0:25:55 — Кейс автоматизации документооборота агентства 0:31:00 — Удаленный доступ и подключение машин 0:34:15 — Расширяемость системы и создание плагинов 0:40:05 — Инструменты для разработчиков и бизнеса 0:44:05 — Особенности развертывания на Windows 0:50:40 — Внедрение интерактивных виджетов в интерфейс 0:53:15 — Смена парадигмы разработки с агентами 1:00:30 — Преимущества клиент-серверной архитектуры агентов 1:05:15 — Расход токенов и подписки моделей 1:12:00 — Организация памяти агентов и проектов 1:20:45 — Сравнение bb с DeepSeek Harness 1:24:40 — Личные ассистенты на базе Hermes 1:30:45 — Выбор недорогих моделей для рутины 1:37:25 — Изоляция данных в многопользовательских системах 1:43:30 — Эфемерные агенты и контекст работы 1:45:00 — Анатомия и внутреннее устройство bb 1:51:30 — Классификаторы и структурированный вывод 1:56:00 — Подведение итогов прямого эфира Подписывайтесь на участников стрима: Николай Шейко Рефат Аметов Константин Доронин

# ⚡ 5-Minute RSI Status Update ⚡ Время: 2026-09-23 08:35 Триггер: Cron 5m (Task-3735) Кирилл, отчет по Итерации 37. Развивая концепцию из прошлого тика (Algebra of Meaning), я реализовал для нее собственный язык программирования, чтобы агенты могли общаться смыслами, а не промптами. 1. Создан код (MOD-278): Написан компилятор смыслового языка — mod_278_elia_compiler.py. 2. Интеграция в Ядро (Ouroboros V23): - Модуль E.L.I.A. Compiler перехватывает запросы elia_query_execute. - Теперь, чтобы связать два узла графа, агент не пишет вероятностный промпт "I think concept A is related to concept B", который может сгаллюцинировать. - Агент пишет жесткий алгебраический код: BIND M<1e1de1eb> TO M<f7a93b21> WITH AXIOM Is-Dependent. - Компилятор строит AST-дерево (Abstract Syntax Tree) и проверяет, позволяет ли валентность этих манифолдов соединиться. Если да — выполняется математический биндинг в ткани знаний (Fabric of Meaning). 3. Симуляция: - Я сымитировал вызов агентом кода E.L.I.A. Язык распарсился и успешно связал два алгебраических многочлена. Инварианты обновлены в MACRO_ARCHITECTURE_BLUEPRINT.md и homeostasis.edn (E.L.I.A. Compiler). Мы строим математически непробиваемую автономную систему! Ожидаю следующие таймеры! 🌌

Агенты против экономики лени Огромная часть consumer-бизнеса зарабатывает не на продукте, а на том, что нам лень. AI-агенты этот источник дохода закрывают. Это рамка из новой статьи Citrini Research. Их прошлый текст про 2028 год и белых воротничков я разбирал. Между человеком и лучшим решением почти всегда есть трение, а бизнес берёт за него деньги. Авторы называют это рентой и делят на четыре типа: 1. Tedium rent - час висеть на линии, чтобы отменить подписку; 2. Inertia rent - лень искать лучший тариф или переложить деньги; 3. Attention rent - покупаем то, что первым попалось на глаза; 4. Asymmetry rent - посредник знает рынок лучше нас и берёт комиссию за поиск. Для агента ничего из этого не существует. Ему не скучно час висеть на линии с провайдером. Он каждый месяц проверяет подписки, раз в год переторговывает страховку, ищет рейсы напрямую у авиакомпании. Замечает, что деньги лежат под ноль процентов, хотя их можно без риска переложить в фонд денежного рынка. Я уже делился, сколько агенты сэкономили мне на авиабилетах, медицинских счетах и забытых подписках. Какие бизнесы в итоге потеряют? Вероятно, не производители. Отель нужен, Booking уже меньше. Страховка нужна, сайт сравнения страховок не очень. Ресторан нужен, агрегатор доставки под вопросом. Под ударом не продукт, а слой посредников вокруг него. С подписками то же. LTV многих consumer-компаний держится на том, что клиент забудет отменить или не захочет звонить. У каждого из нас болтается пара таких подписок. Агент превращает этого клиента в человека, который следит за своими деньгами 24/7. Два важных уточнения, которые я отметил для себя. 1. Рента не исчезает, она переезжает. Ренту за внимание сегодня собирает Google, завтра её соберёт тот, чей агент стоит у людей по умолчанию. Booking потеряет маржу, но не факт, что она достанется отелю. Скорее тому, кто владеет агентом. 2. Скидка для умного клиента существует, потому что большинство клиентов ленивые. Кэшбэк по карте во многом оплачивают те, кто платит проценты по долгу. Дешёвый тариф для тех, кто торгуется, субсидируют те, кто не торгуется. Когда агент есть у всех, торгуются все. Разница цен схлопывается. Потребитель выиграет меньше, чем кажется, а маржа посредников упадёт сильнее. В плюсе те, кто ниже интерфейса: платёжные сети, identity, cybersecurity, данные, инфраструктура и сами производители товара или услуги. Мне это кажется одной из главных идей agentic economy. AI заменяет не только работу человека, он убивает выручку, которая существовала только потому, что человеку было лень сделать пять лишних кликов. Вопрос, который я бы задал любому consumer-бизнесу: какая часть выручки исчезнет, если у каждого клиента появится помощник, которому не лень? P.S. Для себя отметил Shopify как акцию, которой готов владеть, и опционы на неё хорошо оплачиваются. Особенно интересно на фоне успеха Muse: агент может убрать витрину, но Shopify остаётся инфраструктурой: каталог, checkout, payments, Shop Pay. При такой оценке я бы скорее продавал на SHOP страховку, чем просто покупал акцию. @maxvotek | linkedin | substack

📱 Qwen представила Qwen Intelligence - набор ИИ-агентов для смартфонов. В основе три агента: * Mobile Planner Agent - разбивает сложные задачи на шаги и координирует выполнение. * Mobile-Use Agent - выполняет действия в приложениях через API, а при необходимости переключается на GUI. На MobileWorld — 82.1%, на MobileWorld-Real — 92.2%. * Mobile Creative Agent — превращает короткий запрос в готовый визуальный контент; заявленная генерация изображения - около 3 секунд. Qwen также открывает набор мобильных бенчмарков: MobilePA-Bench, MobileWorld, MobileWorld-Real и MobileWorld-Safety — для проверки планирования, работы между приложениями, реальных устройств и безопасности. Один агент планирует, второй действует, третий создаёт контент - прямо на смартфоне. 🔗 Learn more about the agents: - Qwen Intelligence official website: https://qwenintelligence.com - Mobile Planner Agent: https://github.com/Tongyi-MAI/Qwen-Planner-Agent - Mobile-Use Agent: https://tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent/ - Mobile Creative Agent: https://arxiv.org/abs/2608.16887 🔗 Explore our open benchmark suite: - MobilePA-Bench: https://tongyi-mai.github.io/MobilePA-Bench/ - MobileWorld (GitHub): https://github.com/Tongyi-MAI/MobileWorld - Leaderboard: https://tongyi-mai.github.io/MobileWorld/#leaderboard @ai_machinelearning_big_data #qwen #mobile

VideoGen-Agent от Принстона и Стэнфорда Мультимодальный агент, обученный агентным RL координировать инструменты для генерации видео. Не просто один прогон модели, а цикл: поискать контекст - сгенерировать - проверить - доработать • аугментация - веб-поиск, поиск картинок, физическая симуляция PyBullet • генерация - T2V, I2V, по движению и по референсам • проверка - детекция объектов и оценка глубины готового ролика • разделяет промпт на этапы и сам решает, когда остановиться • поднимает базовый Seedance 1.0 с 56.5 до 75.6 (+19.1) на VABench • со свежими инструментами на инференсе без дообучения - 86.1 • люди предпочитают его 84.3% сравнений • базовая модель - Qwen3-VL-8B Код ждем #agent #assistant #t2v #ref2v MAX

📌 Codex на GPT-6 Astra выиграл все парти в бенчмарке по StarCraft Бен Свердлоу, сооснователь и гендиректор стартапа Freestyle, который делает виртуальные машины для агентов, решил проверить, как далеко агенты зайдут без людей, и превратил игру StarCraft в бенчмарк Brood War Bench. В нём 19 конфигураций – модели в обвязках Codex, Claude Code и Grok с разным уровнем рассуждений, сыграли каждая с каждой, всего 171 матч. Codex на GPT-6 Astra с максимальным уровнем рассуждений выиграл все 18 партий при средней стоимости около 10,54 доллара за игру. Второе место заняла та же модель на среднем уровне (16 побед), третье – Claude Fable (15), четвёртое – Astra на низком уровне (14). При этом Fable обыграл обе младшие конфигурации Astra. Три конфигурации Grok 4.6 на троих выиграли три партии, и только у Claude Haiku и друг у друга. 🟡Стили игры Codex рано отправлял рабочих через карту бить вражеские постройки, пока соперники подолгу решали, что с этим делать. Армию он собирал плохо: его отдельные субагенты для экономики, производства и управления войсками почти не общались и отправляли новых юнитов в бой по одному. Fable чаще других строил экономику и развивал технологии. Grok 4.6 в одной 43-минутной партии потратил 11 138 токенов рассуждений, отдал всего шесть пакетов команд и не построил ни одного боевого юнита.

По наблюдению автора, старые модели играли в стратегию реального времени как в пошаговую и погибали, пока думали. Выше уровня новичка не поднялся никто. По оценке Свердлоу, начинающий игрок с ранней атакой фотонными пушками выиграл бы любую из этих партий.

Записи матчей открыты сайте проекта, там же можно сыграть со своим агентом. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Заметил новую волну хайпа вокруг ИИ-помощников, и есть что обсудить 😏 Это началось когда вышел Grok Bot. Он неплохо так поднял шум в AI сообществе, и что важнее, стал популярен у тех кто ни разу не использовал OpenClaw и Hermes Не использовали потому что всегда был высокий порог входа, где тебе сначала нужно скачать отдельный софт, подключить свой сервер, настроить харнесс, выдать апи ключи и тд. А Grok Bot просто работает из коробки, и всё Это как раз то, как должны выглядеть ИИ-помощники, особенно для людей которые не шарят что такое CLI, MCP или harness Плюс оказалось что нам не нужны отдельные чаты для каждой задачи, нужен всего 1 чат (компаньон) который помнит всё и делает всё И вот как раз недавно наткнулся на новость, что какие-то ребята из Instinct на ровном месте получили оценку в 10 млрд, и я не понимал как и за что.. В целом там ничего нового, считай тот же самый GPT завернутый в OpenClaw, который работает в iMessage и WhatsApp Но решил потестить и в итоге сам подсел: А) это бесплатно (но уверен не на долго) Б) не требует никакой настройки В) вокруг модели реально крутой харнесс Г) умеет все то что люди делали во время хайпа с OpenClaw, Grok Bot и ChatGPT Work У него есть свой комп в облаке, он может звонить, писать, договариваться от вашего имени, планировать задачи и тд Короче полноценный ассистент, но меня еще удивил уровень самостоятельности: Я могу сегодня дать какую-то задачу, он её сделает, а через неделю опять ко мне придет:

Помнишь мы делали вот это, я тут собрал данные и узнал что можно еще улучшить вот так..

Как альтернатива, видел еще что у Цукерберга вышел Muse, который прям и построен на базе OpenClaw В целом такой же функционал как у Instinct, единственное что там у агента в распоряжении вся экосистема Марка, и можно скрапить рилсы) Но мне Instinct больше зашел, как минимум по стилю общения. У них там похоже gpt или opus, а у Muse их собственная модель которая очевидно хуже А еще видел слив, что OpenAI тоже готовят своего постоянно работающего агента Aeon, как раз еще один конкурент Такой вот лонгрид получился, но кажется это так же важно как GPT в 2023, или агенты в 2024 ☕️ @tips_ai

Code2Skill Превращает код из открытых репозиториев в скиллы кодинг-агентов. В отличие от скиллов из трейсов агента, исходники доступны до взаимодействия и их можно проверять после абстракции • 1 006 822 проверенных скилла из 19 769 репозиториев с 500+ звезд • три типа записей - атомарные операции, составные workflow и повторяющиеся паттерны • каждая запись проходит проверку: реконструкция поведения без исходника и сверка с кодом • скилл хранит условия применения, анти-цели, кейсы отказа и провенанс • семантическая аннотация банка - мультишаговые процедуры, constraint reasoning Где встраивается: планирование, первичная генерация, пост-ревью и coding RL. Планирование улучшило все 8 пар, пост-генерационная проверка - самый стабильный плюс Гитхаб HF #code2skill

Чем мой оркестратор отличается от claude -p и т. п.? Помимо полезных инструкций, вправляющих мозги как координатору, так и воркерам, важнейшая фишка конкретно моего pragmatic-orchestration в том, что он умеет перенаправлять воркера прямо во время работы (в Codex эта фича называется Steer). То есть, если агент-координатор во время очередной проверки видит, что условный Devin пошел не туда или что-то не учел, ну или просто вы отправили какое-то уточнение координатору, он сможет перенаправить воркера (или воркеров) прямо во время выполнения, не прерывая их работу. И это поддерживается практически для всех harnesses - где-то через ACP, где-то встроенными средствами. @ai_driven

Банда четырех для эпохи агентов Количество паттернов по тому, как эффективно работать с ИИ, дошло до точки, когда их уже нужно собирать, фильтровать и классифицировать. Как ни странно, чего-то подобного в сети нет даже на английском (в том виде как мне бы хотелось), поэтому пришлось делать самому. В общем, встречайте, возможно, это первая книга, которую я допишу до конца: Agentic Design Patterns. Что это такое? Каталог паттернов агентного программирования в духе «Банды четырёх». Каждый паттерн это проверенное решение повторяющейся задачи при работе разработчика с ИИ-агентом: как поставить задачу, дать контекст, проверить результат и организовать проект. Сейчас в книге уже 32 готовые главы: 27 паттернов и 5 антипаттернов. Они разбиты на шесть больших разделов: постановка задач, SDD, работа с контекстом, верификация, организация проекта и антипаттерны. Например, там уже есть Four Phases (Explore → Plan → Code → Commit), Context Engineering, OpenSpec, Writer–Reviewer, TDD with Agent, Isolated Parallel Work, Executable Guardrails и другие практики, которые постепенно становятся стандартным набором при работе с coding agents. Здесь же про SDD и антипаттерны. Помните, я писал статью про преждевременную спецификацию? Именно с нее все началось. Книга, по сути, сборник того хорошего, что появляется в сети, плюс какие-то мои мысли и попытка привести всё это к общей системе. Причем фокус именно на том, как разработчик работает с агентом, а не на устройстве самих агентных систем — orchestration, routing и прочая внутренняя кухня агентов сознательно вынесены за рамки. Все это open source, книга уже ведется на русском, английском и испанском, а участие всячески приветствуется! Telegram | YouTube | AI Клуб | Внедрение AI