Битрикс24 Вайбкод

Платформы и «безопасность по умолчанию» 🔹Безопасность по умолчанию: как платформы вайб-кодинга страхуют пользователя В классической разработке проверки безопасности часто пропускаются из-за нехватки времени или сложности настройки инфраструктуры. Будущее – за подходом «безопасность по умолчанию», когда защитные механизмы встроены в процесс изначально. Реальным ответом на эти вызовы становятся уже подготовленные платформы вайб-кодинга, такие как Replit, Vercel и Битрикс24 VibeCode. В этих решениях тесты и проверки запускаются автоматически, а ошибки отлавливаются без участия разработчика. 🔹На примере Битрикс24 VibeCode это работает так: — Инфраструктура Black Hole. Ваше приложение размещается на «невидимых» серверах без публичного IP-адреса, доступ к которым есть только у авторизованных сотрудников. — Глубокая интеграция. Платформа сама настраивает безопасные связки с CRM, задачами и документами через единый API, исключая ошибки ручной настройки. — Автоматическая самодиагностика. ИИ-модели внутри системы сами фиксируют ограничения и ошибки при создании программ, помогая улучшать защиту в реальном времени.

Такие платформы позволяют вам сфокусироваться на «вайбе» – творчестве и логике бизнес-задачи, пока вопросы безопасности и деплоя берет на себя система.

🔗 Подробнее в статье Идет бета-тестирование платформы Битрикс24 VibeCode - попробовать и потестить можно тут https://vibecode.bitrix24.tech/ #platform

Роль человека и ИИ в безопасной разработке 🔹Вайб-кодинг и безопасность: почему человек остается главным контролером Вайб-кодинг позволяет собирать рабочие инструменты значительно быстрее и с меньшими усилиями, чем традиционная разработка. Однако скорость не должна идти в ущерб надежности. Важно помнить: пока что человек обязан следить за процессом и контролировать работу программ, созданных ИИ. 🔹Как нейросеть помогает человеку проверять саму себя: — Создание тестов. ИИ умеет генерировать проверки разных уровней, моделируя поведение кода в нестандартных ситуациях (например, если пользователь ввел пустые данные). — Второй ревьюер. На этапе проверки кода нейросеть может подсветить уязвимости, которые человек часто пропускает из-за «замыленного» глаза. — Поиск аномалий. В процессе эксплуатации ИИ быстрее человека замечает необычные запросы и подозрительную активность в логах системы. 🔹Главный вывод: ИИ может ошибаться или копировать плохие практики из интернета. Поэтому навыком №1 для современного создателя инструментов становится не само написание кода, а способность оценивать его качество и безопасность. ИИ – это ассистент, который встраивает проверки и усиливает защиту, но финальное решение всегда за вами. Нас также можно читать в МАХ #analysis

От идеи до инструмента за 3 шага: прикладные сценарии VibeCode Битрикс24 VibeCode меняет подход к автоматизации нишевых задач. Там, где раньше требовались месяцы разработки, покупка серверов и сложная интеграция, теперь достаточно трех шагов: получить ключ -> написать промпт -> запустить приложение. Какие задачи уже сейчас можно закрыть таким способом: 🔹 Анализ договоров: бот читает документы в CRM, сравнивает версии и подсвечивает изменения в ключевых пунктах (сроки, штрафы), создавая задачу юристу. 🔹 Обучение в CRM: агент анализирует звонки и переписки, выявляет ошибки в сценариях продаж и дает персональные рекомендации менеджерам. 🔹 Поиск в чате: ассистент, который по запросу «найди все сделки > 500к с подписью» мгновенно выводит список ссылок из вашей базы. 🔹 Оперативная аналитика: дашборды, которые собираются из данных чатов и CRM без участия аналитиков и сложных BI-систем. В чем главная разница?

Раньше вы подстраивали свои процессы под готовые решения. Сейчас вы собираете инструменты под свой уникальный процесс. Бот в вашем чате сразу знает ваши правила, ваши данные и ваши права доступа.

Это позволяет развивать Битрикс24 как живой организм, который адаптируется под запросы конкретного отдела здесь и сейчас. Нас также можно читать в МАХ #bitrix-ai-scenarios

Битрикс24 VibeCode: инфраструктура для быстрой сборки ИИ-инструментов Мы уже анонсировали выход VibeCode – новой платформы для вайб-кодинга внутри корпоративной среды. Это не просто «чат с нейросетью», а готовая экосистема, которая позволяет превратить четко сформулированную бизнес-задачу в работающее приложение. Теперь расскажем о проекте подробнее. 🔹 Из чего состоит платформа: — Серверы Black Hole – защищенная инфраструктура без публичного IP-адреса. Доступ к приложениям есть только у авторизованных сотрудников, что снимает главные риски безопасности при работе с ИИ. — Единый API – прямой доступ к 300+ эндпоинтам Битрикс24 (сделки, задачи, документы, чаты). — AI-агенты на базе OpenClaw – библиотека из 26 готовых шаблонов, которые разворачиваются буквально в два клика. — Бот-платформа – привычная архитектура Telegram-ботов для работы в чатах и каналах Битрикс24. 🔹 Что это меняет? Вайб-кодинг снимает барьер между «мне нужна функция» и ее реализацией. Если задача понятна, сотрудник (юрист, менеджер или аналитик) может собрать решение самостоятельно, не дожидаясь очереди в IT-отдел. 🔹 Важно понимать Это не магия. Качество инструмента напрямую зависит от того, насколько точно вы опишете логику его работы. О том, как это работает на практике, расскажем в следующих постах. 🔗 Подробнее в статье #platform

OpenAI представила обновление Codex – автономный агент для разработчиков 🔹Что нового 17 апреля 2026 года OpenAI выпустила крупное обновление Codex (неофициально называемое "v2"), превращающее его из инструмента для генерации кода в полноценного автономного агента, способного управлять рабочим процессом разработчика. 🔹Ключевые возможности – Управление macOS: агент открывает файлы, взаимодействует с интерфейсом, пишет код с учётом визуального контекста. – Параллельная работа: несколько агентов могут одновременно выполнять задачи (например, тестирование и рефакторинг). – Интеграция с инструментами: поддержка 90+ систем (GitLab, CI/CD), встроенный браузер для тестирования вёрстки. – Память и контекст: запоминает предпочтения, приоритизирует задачи между сессиями. 🔹Для кого – Фронтенд- и фулстек-разработчики: тестирование и правка вёрстки в реальном времени. – Тимлиды: делегирование рутинных код-ревью и рефакторинга. – Соло-разработчики: команда агентов для параллельной работы. 🔹Как попробовать – Для macOS: установить Codex Desktop Agent (бета, доступно для пользователей ChatGPT). – Для API: использовать аккаунт разработчика OpenAI. 🟢 Подробнее 🔗 OpenAi, [GitHub](https://github.com/openai/codex/releases), [MacRumors](https://www.macrumors.com/2026/04/16/openai-codex-mac-🔗update/)*

✔️ Anything – инструмент для вайб-кодинга – вернулся в App Store после блокировки: как команда использовала iMessage для обхода ограничений

В конце марта Apple удалила Anything – платформу для создания приложений через текстовые запросы к ИИ без навыков программирования. Формальная причина: нарушение пункта 2.5.2 правил App Store (запрет на исполнение загружаемого кода, изменяющего функциональность).

🔹 Что такое вайб-кодинг в Anything Вы описываете приложение текстом – а ИИ генерирует полноценный продукт: веб- или мобильное приложение с базами данных, хостингом и платёжными интеграциями. Без написания кода. Платформа вышла в апреле 2025 года, за первые две недели достигла $2M годовой выручки, привлекла $11M инвестиций при оценке $100M. 🔹 Как работали с блокировкой Apple отклонила компромиссное предложение основателя Дхрува Амина – открывать превью сгенерированных приложений в браузере вместо внутри Anything. В ответ команда перенесла функционал создания приложений в iMessage, штатный мессенджер Apple. Это позволило использовать инфраструктуру самой Apple для обхода её ограничений: генерация происходила внутри системы сообщений, а не в стороннем клиенте. 🔹 Итог противостояния 3 апреля Apple без публичных комментариев вернула Anything в App Store. Основная функция – генерация приложений по текстовым запросам – сохранилась. Компания объявила хакатон с призовым фондом $5 тыс. 🔹 Контекст истории Удаление было частью массовой зачистки: ранее Apple заблокировала обновления Replit и Vibecode. Параллельно компания интегрировала аналогичную функциональность (агентов на базе Claude и Codex) в собственный Xcode. 🔗 История удаления 🔗 Обход через iMessage 🔗 Возврат в Store #vibecoding #Anything #lowcode #AIagents

Друзья-вайбкодеры! Мы готовы дать вам потестировать революционный способ создания приложений для Битрикс24 - вайбкодинг-платформу https://vibecode.bitrix24.tech Теперь создать приложение для своего портала может каждый! Без навыков программирования. Без затрат. Без тысяч часов ожидания. Все, что нужно - авторизоваться через нетворк, получить API ключ, отдать его и базовый промпт агенту (мы рекомендуем использовать Claude code или Codex). Дальше - чистая магия :) А еще на платформе можно арендовать инфраструктуру под ваше приложение (но можно оставить и свою), и мы делимся бесплатными токенами к нашим AI моделям, чтобы ваши приложения были максимально эффективными и полезными.

Друзья-вайбкодеры! Мы готовы дать вам потестировать революционный способ создания приложений для Битрикс24 - вайбкодинг-платформу https://vibecode.bitrix24.tech

Теперь создать приложение для своего портала может каждый! Без навыков программирования. Без затрат. Без тысяч часов ожидания.

Все, что нужно - авторизоваться через нетворк, получить API ключ, отдать его и базовый промпт агенту (мы рекомендуем использовать Claude code или Codex). Дальше - чистая магия :) А еще на платформе можно арендовать инфраструктуру под ваше приложение (но можно оставить и свою), и мы делимся бесплатными токенами к нашим AI моделям, чтобы ваши приложения были максимально эффективными и полезными.

Друзья-вайбкодеры! Сегодня день отличных новостей. Мы готовы дать вам потестировать революционный способ создания приложений для Битрикс24 - вайбкодинг-платформу Теперь создать приложение для своего портала может каждый! Без навыков программирования. Без затрат. Без тысяч часов ожидания. Все, что нужно - авторизоваться через нетворк, получить API ключ, отдать его и базовый промпт агенту (мы рекомендуем использовать Claude code или Codex). Дальше - чистая магия А еще на платформе можно арендовать инфраструктуру под ваше приложение (но можно оставить и свою), и мы делимся бесплатными токенами к нашим AI моделям, чтобы ваши приложения были максимально эффективными и полезными. Мы сейчас в экспериментальной фазе, поэтому ваше мнение особенно важно - загляните в чат сообщества

Читатели канала, молния от Александра Вартаняна и команды Битрикс24! ⚡️ 🧠 Вайбкодинг простым языком для гуманитариев – смотреть бесплатно, без SMS и регистрации Курс/мастер-класс для сотрудников и руководителей не из IT Теорию и практику показывает Александр Вартанян, директор по маркетингу Битрикс24 01 │ Введение: о чем и для кого этот курс? Чему будем учиться? Станем ли мы программистами? 02 │ Базовая теория и первые шаги. Пытаемся залететь с ноги, ходим по граблям, ловим ошибки, орём. 03 │ Скучная техника безопасности. Можно ли убить компьютер? Что делать можно, а чего – нельзя никогда? 04 │ It's Alive! Делаем первый рабочий проект – от конвертера файлов до редактора изображений 05 │ Проект 2, серьезный – пытаемся сделать сразу хорошо. Вайбкодим сервис бронирования переговорок. 06 │ Внедряем AI в наш скрипт. Пишем рерайтер текстов для маркетологов и подключаем к нему AI-модель 07 │ Что еще за API? Подключаем наш рерайтер к другим сервисам на примере Битрикс24. 08 │ Дорабатываем готовый сервис. Боремся с подводными камнями, оптимизируем и фиксим дыры в безопасности. 09 │ Лайфхаки от профессионалов. Просим настоящего AI-разработчика поделиться советами и секретами. 🎤 Спецгость – Сергей Нотевский 10 │ Куда применить новые навыки? Разбираем, где реально нужен вайбкодинг, а где продолжим вкалывать сами. 11 │ Бонус для директоров и руководителей. Как внедрить вайбкодинг в культуру своей компании. — — — — — — 📺 Весь плейлист целиком: ▶️ VK Video ▶️ YouTube ▶️ RuTube Нас также можно будет читать в МАХ

Владимир Верхотуров, специалист по DevRel, рассказывает о том, как ИИ-агенты помогли встроить безопасность в AI-стартер Битрикс24.

Команда Битрикс24 использовала агентов как инженерных ассистентов при создании стартового набора для разработки интеграций. Задача – не просто ускорить разработку, а встроить защиту на архитектурном уровне, чтобы каждый новый проект получал её автоматически.

🔹 Что агенты сделали для формирования кита: • Проанализировали структуру проекта и предложили модель угроз – от supply-chain атак до утечек через контейнеры. • Сгенерировали черновики автоматизированных тестов, которые потом доработали инженеры. • Выявили «слепые зоны» в логике проверок – сценарии, которые человек мог упустить при ручном аудите. • Помогли спроектировать fail-fast поведение: при обнаружении критической уязвимости сборка останавливается сразу, а не пропускает ошибку в production.

Результат – единый оркестратор security-tests.sh

🔹Один скрипт объединяет все проверки и работает одинаково локально и в CI/CD: • Аудит зависимостей – сканирует production-библиотеки на известные CVE. При обнаружении критической уязвимости сборка падает. Предусмотрен allowlist для осознанных исключений, когда патча ещё нет. • Проверка утечек секретов – ищет .env-файлы, хардкод API-ключей, токены и webhook URL в коде и истории git. • Валидация конфигурации – проверяет debug-флаги, небезопасные fallback-значения, корректность переменных окружения через статический анализ (Semgrep, OWASP). • Контроль контейнеров – анализирует Dockerfile на избыточные пакеты, проверяет multi-stage build, сканирует образ через Trivy, контролирует права доступа.

🔹Почему это важно для разработки: • Единый вход – разработчик не может забыть запустить проверку или отключить её локально, изменив скрипт (критические проверки дублируются в CI). • Наследование – каждое приложение на базе стартера получает готовый security-пайплайн без ручной настройки. • Предсказуемость – стандартизированная среда исключает фрагментарный подход к безопасности, зависящий от конкретного инженера.

🔹Ограничения: Стартер даёт базовый уровень защиты, но не покрывает платформенные специфики – проверку OAuth, подпись вебхуков, CSRF-защиту и требования Маркетплейса. Эти аспекты остаются зоной ответственности конкретного проекта. 🔗 Подробнее о работе агентов и примерах кода #MCP #AIagents #Битрикс24 #DevSecOps #Security #StarterKit

MCP Hub: как подключить сторонние сервисы к Битрикс24 С помощью MCP Hub можно подключить внешние сервисы и работать с ними прямо в чате с Агентом Марта AI или другими AI-агентами. 🔹 Откройте чат с Агентом Марта AI или другим AI-агентом. 🔹 Нажмите Подключения в поле ввода и выберите нужный сервис из Маркетплейса (например, Контур.Фокус). Введите данные для подключения – их вы получаете в самом сервисе. 🔹 Укажите, для кого настраиваете подключение: — для себя – только вы сможете использовать выбранный сервис; — для других сотрудников – сервис станет доступен всей компании или конкретным отделам. 🔹 Нажмите Продолжить. 🔹 Появится окно с предупреждением о подключении внешнего MCP-сервера. Нажмите Подключить. Если в сервисе нужна авторизация, откроется окно входа. Выберите нужный аккаунт – приложение Bitrix24 Connector получит необходимые разрешения, а вы сможете работать с внешним сервисом в чате с AI-агентом. Подключение доступно по подписке BitrixGPT + Маркетплейс. 🔗 Подробнее #MCP #Bitrix24 #AIagents #Integration #AgentMarta

Anthropic добавила в Claude Cowork функцию Проекты – централизованное пространство для задач, файлов и контекста по конкретной области работы. — Все данные остаются на вашем компьютере. — Можно импортировать существующий проект одним кликом. — Создавать новые проекты для новых задач – без переноса файлов или повторной настройки. Также тестируется система каналов в Claude Code: — Принимает сообщения из Telegram, Discord, iMessage, вебхуки. — Позволяет продолжать сессию, даже если вы отошли. — Реагирует на внешние события: CI/CD-результаты, алерты, обновления. — Работает с MCP – интеграция с внешними сервисами через стандартный протокол. Это обновление позволит Claude стать полноценной заменой OpenClaw. Агент сможет оставаться в работе, пока вы заняты. 🔗 Подробнее о работе #MCP #AIagents #Claude #AutonomousWorkflows

NousResearch подвела итоги хакатона Hermes Agent – показав, как агенты превращают абстрактные идеи в рабочие инструменты. Финалисты продемонстрировали функционал и расширили границы того, что возможно, когда ИИ получает свободу творчества и мысленного пространства. 🔹 Media Tool Превращает видео и аудио в манипулируемые объекты. Загрузил файл – написал, что нужно: «обрежь до 30 сек, добавь субтитры, сделай GIF для Telegram». Агент сам нашёл нужные параметры ffmpeg, обработал, вернул результат. Нет нужды учить инструменты, достаточно просто описать цель. 🔹 Hermes Agentic CAD Builder Агент работает с реальными каталогами деталей (McMaster-Carr), находит физические компоненты, встраивает их в 3D-модель FreeCAD, проверяет на коллизии и обновляет спецификацию. Когда видит повторяющийся паттерн, то создаёт новый навык сам. 🔹 Hermes Sidecar Браузерное расширение, которое даёт агенту «внимание на выборе». Не смотрит всю страницу, а только то, что выделил пользователь: текст, изображение, фрагмент PDF. Можно говорить с ним, слушать ответ голосом, работать через SSH. 🔹 Terminal World Map with Live News Новости из реального мира рендерятся в терминале как цветные блоки с привязкой к геокоординатам. Агент читает заголовки, определяет локации, ранжирует по значимости и строит динамическую карту. Никаких графиков, интерфейсов – только текст, код и логика. Информационный слой, наложенный на реальность. 🔹 HERMES Mars Rover Симуляция марсохода Perseverance в Gazebo. Агент получает данные с камер, LIDAR, IMU, планирует маршрут, избегает препятствий, оценивает наклон и сохраняет успешные треки. Каждая сессия учит его лучше. Точность возврата до 22 см. Интересный эксперимент, где ИИ учится физике, адаптации и устойчивости. 🔗 Проект на GitHub #AIagents #HermesAgent #OpenSourceAI

Новый headless-браузер написанный специально для AI-агентов. Сейчас почти все AI-агенты, которые автоматизируют работу с сайтами, используют Chrome под капотом. Но есть проблема. 🔹Chrome тяжёлый, полноценный десктопный браузер с графическим движком, рендерером, плагинами, интерфейсом и всеми функциями для человека. Даже когда он запущен без окна (headless), то грузит сотни мегабайт памяти, чтобы поддерживать всё это. При том, что вам может быть нужно просто получить HTML или кликнуть по кнопке. 🔹Lightpanda – не браузер для людей. Он создан только для машин. Написан на Zig, без лишних слоёв, без рендеринга пикселей, без балласта. Он понимает JavaScript, Ajax, SPA, infinite scroll, но делает это максимально прямо: запрашивает, выполняет, возвращает результат. Никаких лишних процессов. Работает как CDP-сервер на порту 9222 – заменяет Chrome в Playwright, Puppeteer и chromedp. Запуск – одна команда Docker.

Где это особенно полезно: – AI web-агенты – сбор данных для обучения LLM – масштабная браузерная автоматизация – тестовые пайплайны

Открытый исходный код, лицензия AGPL-3.0. Beta, но уже 11,8K ⭐️ на GitHub. 🔗 Проект на GitHub #MCP #AIagents #Lightpanda #HeadlessBrowser #WebAutomation

Google обновил Stitch – теперь это ИИ-платформа для создания интерфейсов на основе текста, кода и изображений. 🔹 Главное – бесконечный холст, который одновременно обрабатывает: – текстовые описания – существующий код – скриншоты и макеты

🔹На основе этого ИИ-агент: – генерирует несколько визуальных концепций параллельно – превращает статичные экраны в кликабельные прототипы, автоматически добавляя логику переходов – анализирует историю проекта и поддерживает согласованность стиля

🔹Дополнительно: – голосовое управление: можно говорить с холстом в реальном времени – поддержка MCP, интеграция с внешними сервисами – выгрузка в AI Studio и Antigravity – система DESIGN.md – единый файл с правилами дизайна (цвета, шрифты, компоненты), который можно переносить между проектами и инструментами (например, Claude Code) Светлая тема, менеджер агентов, понимание контекста – всё это теперь встроенное. 🔹 Про платформу 🔹 Детали проекта #MCP #AIagents #Stitch #UIdesign #AIprototyping #GoogleLabs

Mistral AI запускает платформу Forge – инструмент для полного цикла обучения ИИ-моделей на закрытых данных компании. Поддерживает все этапы: претрейн, SFT, DPO, тонкая настройка через RL. Работает с плотными моделями и MoE, включая мультимодальный ввод. 🔹 Развертывание доступно: – на серверах Mistral, – или на собственных GPU-кластерах (Mistral не получает доступ к данным, только лицензия на ПО). Встроены конвейеры для сбора и генерации синтетических данных. 🔹 Основной подход agent-first. Автономный агент Mistral Vibe может: – планировать эксперименты, – запускать тренировки, – подбирать гиперпараметры, и это всё без участия инженеров. Интерфейсы открыты для интеграции с существующими пайплайнами. 🔗 Подробнее на #MCP #AIagents #Forge #MistralAI #LocalTraining

OpenJarvis – открытый фреймворк от Stanford SAIL для запуска персональных ИИ-агентов на локальном устройстве. Исследование показало: за последние два года эффективность локального инференса выросла в 5,3 раза. Современные небольшие модели решают 88,7% типовых задач – чат, ризонинг, анализ. Железо и модели готовы. Не хватало софта. OpenJarvis заполняет этот пробел. Он структурирован вокруг пяти базовых компонентов: 🟢 Intelligence – единый каталог моделей. Не нужно вручную отслеживать версии или рассчитывать потребление памяти. 🟢 Engine – поддержка Ollama, vLLM, SGLang, llama.cpp, Apple Foundation Models. Фреймворк автоматически подбирает конфигурацию под ваше железо. 🟢 Agents – роли оркестратора и исполнителя, оптимизированные под ограниченный контекст и локальную память. 🟢 Tools & Memory – интеграции через MCP и Google A2A, семантический поиск по локальным файлам, подключение к iMessage, Telegram и другим сервисам. 🟢 Learning – локальные трейсы автоматически превращаются в обучающие данные через SFT, LoRA, GRPO. Процесс упакован в рабочий флоу. Отдельно стоит обратить внимание на профилирование энергопотребления с интервалом 50 мс на NVIDIA, AMD и Apple Silicon. Использование: CLI, веб-дашборд или десктопное приложение (macOS, Linux, Windows). Для полного функционала (безопасность, инструменты, агенты) нужен Rust. О проекте: 🔹 GitHub 🔹 Документация 🔹 Демо и лидерборд #MCP #AIagents #LocalAI #OpenJarvis #StanfordSAIL

Миша Васильев, разработчик в команде AI Битрикс24 рассказывает про 7 главных ошибок при создании MCP-сервера (и как их избежать) Разработка MCP-сервера – это не просто обёртка над API. Это проектирование интерфейса для недетерминированной системы: LLM не знает вашей логики, не видит кода и не читает README. Она работает только с описаниями инструментов. И вот что может пойти не так – и как это исправить. 🔹 1. Авторизация – зоопарк реализаций Спецификация MCP ссылается на OAuth 2.1, но клиенты (Claude, Cursor, VS Code) поддерживают его по-разному. ✅ Решение: Используйте pre-authenticated токены – пользователь генерирует их в веб-интерфейсе и вставляет в конфиг. Работает на всех клиентах. 🔹 2. Слишком много инструментов = путаница Если вы превратили каждый API-эндпоинт в отдельный инструмент – вы проектируете API, а не интерфейс для ИИ. ✅ Решение: Делайте 3–5 высокоуровневых инструментов по сценариям: book_meeting, а не find_user, check_calendar, create_event. 🔹 3. Цепочки вызовов – модель теряет контекст Модель не запомнит, что ID из первого вызова нужно использовать во втором. ✅ Решение: Инструмент должен сам искать пользователя по имени, создавать задачу и назначать соисполнителей – без участия модели. 🔹 4. Описания – единственный UI для модели Название search_users и find_users – для модели это разные команды. ✅ Решение: Делайте описания плотными: не “ищет пользователя”, а “ищет пользователя по имени или email, возвращает ID и статус”. Названия должны быть семантически чёткими. 🔹 5. Ошибки – это инструкции, а не стектрейсы “User not found” – бесполезно. ✅ Решение: “Пользователь ‘Морковь’ не найден. Попробуйте: 1) проверить написание имени, 2) использовать email, 3) вызвать list_users.” + укажите, временная ли ошибка. 🔹 6. Тестирование не работает как в коде Юнит-тесты не покажут, что модель вызовет find_user вместо search_users. ✅ Решение: Собирайте 50–100+ тестовых запросов (evals) и прогоняйте через модель. Ручное тестирование – не баг, а фича. 🔹 7. Контекст съедают огромные ответы 500 записей из БД = 100K токенов. Модель с 128K контекста – не справится. ✅ Решение: Ограничивайте ответы: 10–20 записей, только нужные поля, пагинация. Возвращайте “Показаны первые 10. Уточните запрос”.

💡 Бонус: Безопасность - Минимальные права, инструмент чтения – только чтение. - Фильтруйте входные данные, не доверяйте пользователю. - Для критичных действий – явное подтверждение.

🔗 Подробнее в статье Хабра #MCP #AIагенты #LLM #Битрикс24 #AIРазработка #PromptEngineering

ByteDance перезапустила DeerFlow – теперь это полноценный рантайм для агентов, а не просто фреймворк. Основа – LangGraph + LangChain. Главный агент получает задачу, разбивает её на подзадачи и порождает суб-агентов на лету. Каждый суб-агент работает в изолированном контексте: не видит данные других агентов или главного процесса. Суб-агенты выполняются параллельно, возвращают структурированные результаты – главный агент собирает их в финальный ответ. Сессия запускается в отдельном Docker-контейнере с полноценной файловой системой. Агенты читают/пишут файлы, выполняют bash-команды, работают с изображениями. Между сессиями полная изоляция. 🔹 Навыки (Skills) Из коробки: исследование, генерация отчётов, слайдов, веб-страниц, изображений и видео. Загружаются только при необходимости – снижает нагрузку на контекст.

🔹 Инструменты Базовый набор: веб-поиск, fetch, работа с файлами, bash. Плюс поддержка MCP-серверов и произвольных Python-функций. Можно заменять или расширять.

🔹 Память и контекст Профиля пользователей хранятся локально: стиль общения, техстек, повторяющиеся сценарии. Внутри сессии система автоматически управляет контекстом: завершённые подзадачи сохраняются на диск, промежуточные результаты не раздувают окно. 🔹 Интеграции Telegram, Feishu и будут еще. Возможность взаимодействия с Claude Code через специальный skill – отправлять задачи, управлять тредами, выбирать режим выполнения. 🔹 Модели и деплой Работает с любой моделью через OpenAI API – включая локальные через Ollama. Рекомендуются модели с длинным контекстом (100k+), ризонингом, мультимодальностью и надёжным tool-use. Можно встроить как Python-библиотеку без HTTP-сервиса:

from src.client import DeerFlowClient client = DeerFlowClient() response = client.chat("Analyze this paper", thread_id="my-thread")

🔹 Демо 🔹 Статья на GitHub #MCP #AIagents #DeerFlow #AutonomousAI #LangGraph