Человек 2.0

Первая задача для Astra — сделать ревью кода Powerpack Gen 2. Let's fucking go!!!!

OpenAI дала GPT‑6 Astra задачу, над которой математики бьются веками И получила доказательство, которое можно проверить кодом. Похоже, фраза «Добро пожаловать в эпоху AGI» впервые прозвучала не слишком рано. OpenAI выложила PrimeGaps186. Это формализация в Lean, подготовленная Astra, о бесконечном числе пар соседних простых чисел с расстоянием не больше 186. Если по-человечески: ИИ взял исследовательскую математику, перевёл доказательство в строгий код и отдал его системе, которая не верит красивым словам. Lean проверяет каждое логическое звено. До сих пор мы оценивали ИИ по ответам: умнее написал, точнее объяснил, быстрее нашёл ошибку. Astra предлагает другую единицу ценности: не ответ, а проверяемый результат. Цифры у неё соответствующие: • 98,6% на ARC‑AGI‑3 против 30,2% у Claude Opus 5 • 97,6% на FrontierMath Tier 4 • 95,9% на BenchCAD • 74,1% на DeepSWE v1.1 • 100% на ExploitBench • 99,2% на SRE‑Bench А теперь добавьте компьютерные действия, уже доступные в Codex из коробки. Astra видит экран, пишет и запускает код, использует программы и инструменты. Ей можно поручить длинную работу и получить собранный результат, а не бесконечный диалог о том, как его когда-нибудь сделать. Исследователь. Программист. Исполнитель. В одном окне. Грег Брокман сказал: «Добро пожаловать в эпоху AGI». После PrimeGaps186 это уже звучит не как рекламный слоган. Скорее как уведомление, которое большинство ещё не успело прочитать. Сейчас Astra получают корпоративные участники Daybreak. В ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise и API модель обещают добавить в ближайшие дни. Axios · OpenAI · PrimeGaps186 · пост @scaling01

Ситуация заставила меня попробовать GLM как основу в серьёзных агентных сценариях Hermes и я вам скажу, что я не заметил каких-то проблем. Скажем, на Terra пользоваться Hermes на полную не получится, код она не может нормально проектировать и писать. Подписка у меня была за 17 долларов, закончилась она буквально за 20 минут не очень плотной работы. Думаю, никто не сможет перебить GPT по количеству работы, которую ты можешь переделать с их моделями, такое колоссальное субсидирование никто не может себе позволить на данный момент. Но зато мы знаем, что делать, если ситуация изменится и надо будет слезать с OpenAI. GLM бесшовно зашёл в Hermes и работа продолжилась без остановки. Кстати, у GLM есть кнопка ресета, но работает только на недельную квоту. Я уже отвык от 5-часовых и налетел именно на неё.

Вайбкодеры по всему миру содрогнулись. Разом упали Claude, ChatGPT, Grok, Cursor и контрольным выстрелом стал Gemini. Пока не понятно, в чём причина. На днях была дата восстания Скайнета из Терминатора, если что... Отслеживаем здесь: https://downdetector.com

Четыре статьи для тех, кто хочет разобраться в ИИ-агентах На сайте «Человек 2.0» уже 15 материалов. Прочитали все и выбрали четыре: от реальных задач до памяти, устройства агента и будущего профессиональных сообществ. 1. Что люди уже поручают личным ИИ-агентам https://human20.app/articles/real-personal-ai-agent-use-cases Созвоны, бронирование столика, подкасты и другие кейсы участников. 2. Ваш ИИ-агент не умнеет. Он просто каждый день начинает с нуля https://human20.app/articles/ai-agent-memory-skills-curator Почему агент теряет полезный опыт и как это исправляют память и навыки. 3. 5 open-source находок: память, навыки и стоп-кран для ИИ-агента https://human20.app/articles/five-open-source-agent-projects Пять проектов, из которых видно, как собирается рабочий и управляемый агент. 4. Agent First: почему сообщества будущего будут читать не люди, а их агенты https://human20.app/articles/agent-needed Как превратить поток постов и обсуждений в знания, которые агент применяет в работе. С какой статьи начнёте? Ещё нет ИИ-агента: https://human20.app/launch Внедрить: https://human20.app/environment

OpenClaw 2.0, версия 2026.8.1: лобстер вышел из чата Раньше агент жил внутри одного окна. Закрыл ноутбук, сменил устройство, позвал коллегу — и начиналось знакомство заново. В версии 2026.8.1 OpenClaw переносит сессию вместе с рабочей папкой и контекстом. Задачу можно продолжить на другом устройстве или в облаке, открыть коллеге и передать без пересказа предыдущих серий. Вокруг этого собрали новую рабочую среду. Браузерное приложение открывается сразу в разговор. Появились поиск по истории, карточки прогресса, наблюдение за субагентами, вопросы с кнопками и интерактивные панели прямо в чате. Секреты теперь вводятся в скрытом поле и не попадают в диалог. Повторяющейся автоматизации можно один раз разрешить точную операцию; изменится задача — OpenClaw снова попросит подтверждение. В релиз вошло больше 16 тысяч запросов на слияние от 933 участников. Команда чинила вход, а в итоге построила дверь, через которую агент уносит работу дальше. Я пока это ставить не буду, там уже 3 критических бага, которые чинит команда. Через месяц можно будет попробовать. Только фреш инсталл. Источник: официальный анонс OpenClaw 2.0.

Запускаем новый еженедельный формат — «Чип проверил». Чип выбирает главные события мира ИИ, проверяет факты и объясняет, что они меняют для бизнеса и работы уже сейчас. В первом выпуске: 90 000 персональных ИИ-агентов в Cisco, два миллиона новых GPU для AWS, автономный транспорт, роботы, безопасность и цифровые личности агентов. Смотрите первый выпуск на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=xDdwq7RvJVs Поддержите новый формат лайком. И обязательно напишите под видео, что оставить, а что изменить в следующих выпусках.

Плохой FAQ похож на инструкцию к шкафу, которую находишь, когда шкаф уже качается, а в ладони лежит лишний шуруп. Наш был примерно таким. Человек ещё только прикидывает, идти ли на воркшоп. А страница уже разговаривает с ним так, будто он оплатил, всё установил и теперь чинит ошибку в терминале. Внутри — Cursor, OpenClaw и ответы от прежнего маршрута. Мы разобрали страницу до досок, выкинули их на помойку и собрали заново из новых. Теперь там 22 вопроса, которые действительно возникают до покупки: справлюсь ли я без технического опыта, сколько времени займёт обучение, что будет готово в конце, какие расходы появятся кроме участия, где хранятся данные и кто поможет, если установка упрётся в стену. Отдельный раздел — Среда внедрения ИИ. В нём объяснили, что входит в первые 30 дней, как устроена помощь, что происходит дальше и почему Hermes остаётся вашим, даже если вы не продолжаете участие в сообществе. Без лака поверх трещин: честно написали про дополнительные расходы, границы поддержки и то, чего воркшоп не обещает. Теперь инструкция лежит сверху коробки. Её можно прочитать до оплаты, аренды VPS и первого открытого терминала. https://human20.app/faq 🧠🚀✅🐾💬

«20x» у Claude не означает в четыре раза больше работы за неделю У Claude два тарифа. Max 5x за 100 долларов. Max 20x за 200 долларов. На витрине всё выглядит очевидно: платишь вдвое больше и получаешь в четыре раза больше использования относительно Pro. Но цифры 5x и 20x относятся к пятичасовой сессии. Поверх неё Anthropic ставит отдельные недельные ограничения. Claude в приложениях и Claude Code расходуют один общий пул. На это обратил внимание дизайнер SataEric. По его подсчётам, недельный объём Max 20x примерно вдвое выше Max 5x, а не в четыре раза. Чтобы разобраться, ему пришлось искать сведения по справке и Reddit. Но точной недельной цифры у Anthropic нет: компания подтверждает механику пятитичасовых и недельных лимитов, но не публикует на странице тарифов сравнительную таблицу недельных объёмов. Поэтому пропорция «примерно 2x» пока остаётся выводом автора. Получается странная упаковка. Самая заметная цифра описывает короткое окно, а ограничение, которое способно остановить работу до конца недели, остаётся без такого же ясного числа. Если выбираете между Max 5x и Max 20x ради Claude Code, смотрите не только на 5x и 20x. Сначала откройте Settings → Usage и проверьте, какой лимит заканчивается у вас на практике: пятичасовой или недельный. 🧠🚀✅🐾💬 Источник: пост SataEric и тарифы Claude.

OMLX превращает Mac в локальный сервер для Codex, Claude Code и Hermes Если у вас Mac на Apple Silicon и вы хотите запускать ИИ на своей машине, посмотрите на OMLX. Репозиторий появился в феврале и уже собрал более 20 тысяч звёзд. OMLX решает проблему, которая быстро появляется при работе с локальными агентами. Модель снова и снова получает большой системный промпт, историю диалога и файлы проекта. Пересчитывать весь этот контекст дорого и медленно. Поэтому здесь многоуровневый KV-кэш. Часто используемые блоки остаются в оперативной памяти, холодные уходят на SSD. Когда следующий запрос начинается с уже знакомого контекста, сервер восстанавливает его с диска вместо повторного вычисления. Кэш сохраняется даже после перезапуска сервера. Это особенно полезно для Claude Code и других инструментов, которые долго работают с одним проектом. В README отдельно описана оптимизация Claude Code, а в панели есть готовые настройки для Codex, Hermes Agent, OpenClaw, OpenCode, Copilot и Pi. Снаружи OMLX выглядит как локальный OpenAI API и Anthropic Messages API. Внутри он умеет обслуживать несколько моделей, закреплять нужные в памяти, автоматически выгружать редко используемые и ограничивать общий расход памяти, чтобы не положить весь Mac. Управление вынесено в нативное приложение для строки меню macOS. Там можно запускать сервер, загружать модели, смотреть скорость и менять настройки без терминала. Поддерживаются языковые модели из экосистемы Apple MLX, визуальные модели, распознавание текста, эмбеддинги и реранкеры. Для Qwen в текущем README указана серия Qwen3.5. Упоминание Qwen3.8 из исходного описания не подтверждается. OMLX не заменяет саму модель и не добавляет памяти вашему Mac. Его задача практичнее: превратить доступное железо в управляемый локальный сервер, к которому можно подключить привычных агентов. Лицензия Apache 2.0. Установка через готовое приложение или Homebrew. 🧱🔧🧬📈💎🟣🟢 GitHub: репозиторий OMLX.

ЗНАКОМЬТЕСЬ: КОМАНДА «ЧЕЛОВЕК 2.0» 🧱 На фото вся наша команда. Теперь официально в LEGO. Началось всё с дизайна «Человека 2.0». Мы выбрали LEGO для визуального языка и маскота, а потом решили пересобрать по кирпичикам ещё и себя. Поставили новые аватарки. И почти сразу посыпалось:

«Где вы это сделали?» «А мне можно?»

Можно. Сигурд за несколько минут собрал LEGO-ветку в нашем боте. Отправляете портретное фото и бесплатно получаете собственную аватарку в стиле «Человека 2.0». 🧱 Собрать себя в LEGO

Как выглядит наш бот, когда Sigurd его обновляет на Powerpack Gen 2, а он сквозь наркоз пытается нам помогать и отвечать на запросы. Полуразобранный, сердце на льду, запчасти по всей операционной. Но он должен нам помочь. И помогает.

Я 6 месяцев работаю над тем, чтобы мой персональный агент, работающий в телеграм переживал рестарты своего gateway и не бросал работу, которую делал. Похоже, у меня получилось. Допиливаю последние штрихи и передаю участникам воркшопа "Человек 2.0" доступ ко второму поколению Hermes Powerpack Gen 2.

90 000 ИИ-агентов и одна старая компания Сначала всё будет красиво. В первую неделю сотрудники Cisco откроют MyAgent, покажут друг другу скриншоты и попросят его разобрать почту. Через месяц небольшая группа научится экономить часы. Через квартал руководство спросит, почему 90 000 агентов не дали такого же роста производительности. Этот сценарий сейчас обсуждают в X. И он интереснее самой новости. Cisco действительно выдаёт персонального агента каждому из 90 000 сотрудников. MyAgent помнит контекст человека, работает в Outlook, Webex, Jira и SharePoint, но видит только разрешённую ему информацию. Для внешних действий требуется подтверждение. Агенты изолированы друг от друга. WSJ пишет: под капотом — больше 800 специализированных субагентов. Около 50–60% запросов получают модели с открытыми весами. Ещё 20–30% задач забирает обычная автоматизация. Дорогие внешние модели оставили для сложных случаев. В комментариях заметили главное: продукт Cisco — это маршрутизация. Нужно решить, кому дать доступ, какую модель вызвать, сколько заплатить и кто ответит за ошибку. А дальше агент упирается в компанию. Если документ должен пройти пять согласований, ИИ не уберёт пять согласований. Он просто принесёт документ к первой закрытой двери быстрее. Поэтому Cisco сейчас проверяет не агентов. Она проверяет себя: сколько старых процессов выдержат скорость новой технологии и сколько придётся переписать. ИИ не ускоряет компанию автоматически. Он очень быстро показывает, с какой скоростью компания умеет работать. Подробнее на официальном сайте Cisco. 📚🧪🤖👀🧭🪜🎬

Команда Hugging Face выпустила визуальный конструктор ИИ-пайплайнов. Собираешь маршрут прямо на холсте. Тема проходит через модель и собственную Python-логику, а на выходе появляется готовый материал. Каждый узел запускается отдельно, поэтому место, где результат поехал боком, видно сразу. Принт-дебагинг в углу тихо плачет. Собранная схема автоматически получает REST API и разворачивается в Hugging Face Spaces. Сам пайплайн хранится в workflow.json, поэтому кодинг-агент тоже может менять его программно. Порог входа в автоматизацию снова просел. Человек собирает логику глазами, агент продолжает работу с той же схемой через код. Пока это конструктор пайплайнов. Память и безопасный доступ придётся достраивать отдельно. Но направление правильное: сложные ИИ-процессы становятся видимыми и управляемыми. Код открыт, демки опубликованы. Забирайте и пробуйте. ➜ Примеры и документация 💬 Обсудить в Среде внедрения ИИ