Старые тренды: -------------------------------------------------------------------------------- | | 1 | Prompt Engineering | 2022–2024 | Идеальный одиночный запрос → один ответ | 2 | Context Engineering | 2025 | Динамически собранный контекст (RAG, history, tools) — «вложения к письму» | 3 | Harness Engineering | 2025–2026 | Архитектура среды вокруг агента: constraints, feedback loops, linters, lifecycle | 4 | Agentic Loop | 2025–2026 | Итеративный ReAct/CoT цикл с tool-use, planning, self-reflection Новые тренды: Тренд 5: Мультиагентная оркестрация (Multi-Agent Orchestration) (Аля я выше обозвал это MAS, ибо не читаю терминологию) Тренд 6: Self-Improving Agents / Метакогнитивное самоулучшение (то что делаю тоже) Тренд 7: Agentic OS и «Агентная операционная система» Agentic Operating System (AOS): стандартизированный слой оркестрации, безопасности, compliance и управления ресурсами для роёв агентов (LA5xLG7xLAS9) -> оказывается это Agentic Operating System (AOS) Тренд 8: World Models — замена LLM-ядра агентов Это главная академическая ставка на 2027–2030. ЯNN LeCun создал AMI Labs, собрал $1.03 млрд (крупнейший seed в истории Европы, March 2026, инвесторы: Bezos, NVIDIA, Samsung, Eric Schmidt, Toyota) на архитектуру JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture). -> это прошлый пост про это, что нельзя просто так доверяться модели и того что она делает. Нужны планировщики / архитектура / потенциальные последствия и их моделирование + возможные cons/pros/улучшения/деградация -> прежде чем пытаюсь что-то внедрить, строится всегда теперь графово-векторная (+ фрактальная если нужна детализация типа оптимизация кода или отдельных процессов) архитектура/blueprint и есть "эталонный" текущий blueprint/архитектура которая уже A/B тестами математически доказывает улучшения/деградацию. Тренд 9: Embodied AI — агенты с физическим телом. 💰Дорого/богато, но есть Bambu lab принтер в доступе и ЧПУ станки с конвеером/производственной линией. Не понятно как тестить / применять и куда продавать / предзаказы делать. Тренд 10: SwarmAgentic — полностью автоматизированная генерация агентных систем. 🤔🛠 куда-то туда пробую идти/развивать

Тут еще новость про LTX LTX больше не хочет быть просто генератором видео. Компания отделяется от Lightricks и объявляет себя разработчиком открытых world models - моделей, которые должны не просто генерировать видосы, а понимать движение, пространство, свет, взаимодействие объектов и последствия действий. Вот эти вот все симуляции для роботов, беспилотников, игр и промышленности. Техническая база - семейство LTX-2. Это модель примерно на 22 млрд параметров, которая генерирует видео и синхронизированный звук внутри одной архитектуры. Внутри два связанных потока: около 14 млрд параметров для видео и 5 млрд для аудио, соединённых cross-attention. Выделение в самостоятельную компанию показывает, что Lightricks нехило так колбасит, что LTX собирается продавать не только генерацию видео. Главной аудиторией становятся студии, разработчики, робототехнические стартапы, промышленные компании и создатели систем Physical AI. В общем две новости: Lightricks сплитуется на две компании, а LTX превращается в генератор миров. https://ltx.io/blog/introducing-ltx-as-an-open-world-models-company @cgevent

Qwen-AgentWorld новая world models с 🛍 Команда Qwen выпустила не просто очередную LLM, а world models 😎 (точнее Language World Model) - по сути это модель, которая симулирует последствия действий агентов в 7 доменах: терминал, веб, Android, OS, SWE, поиск, MCP😜 Модель уже доступна с контекстом до 262K токенов. В чём суть? Обычные агенты решают, что делать в среде, в RL это зовётся политикой (policy), а Qwen-AgentWorld же предсказывает, что произойдёт после действия. Это как симулятор "реальности" в голове ИИ, позволяющий планировать без постоянных обращений к реальной среде. Крч становится доступна "осмысленная" многоходовочка. 🧠 Ключевые факты из статьи: 🤍 Архитектура: уже знакомая 35B параметров, активируется только 3B за счёт MoE - 256 экспертов, 8 активных. Гибрид из Gated DeltaNet 75% слоёв для скорости и Gated Attention 25%, для точности. 📚 Обучение: >10 млн реальных траекторий из 7 доменов + 3-этапный пайплайн: - CPT – закладка знаний о динамике сред - SFT – активация рассуждений для next-state prediction. - RL (GSPO) – оттачивание точности с гибридной наградой рубрики + правила. Помните рубрики обсуждали тут. 🏆 Бенчмаркинг AgentWorldBench: результаты на уровне GPT‑5.4 и Claude Opus 4.8, а 35B-версия превосходит более крупные модели. 🤙 Где применять? 1. Симулятор для RL – ожидаемо, можно обучать агентов в тысячах виртуальных сред без развёртывания инфраструктуры. 2. Горячий старт ака warm‑up для агентных моделей, что улучшает результаты на 7ми downstream‑задачах. Это не просто LLM – это шаг к ИИ, который понимает мир через причинно-следственные связи. Следующий шаг - это VLA с алиэкспресс 👍