Agents Lab

Hands-On AI Engineering - 50 практических AI-заготовок Sumanth077/Hands-On-AI-Engineering (1.3к⭐) - репозиторий с мини-проектами на Python: агенты, RAG, OCR, мультимодальность и аудио. Что там самое полезное: - Рабочие агенты: PR-ревью через Telegram и GitHub MCP, поиск по GitHub обычным языком, встречи в Cal.com, отели через Trivago MCP, браузерный агент на browser-use. - Многоагентные цепочки: кодинг-ассистент с ролями планировщик -> кодер -> ревьюер, исследовательский агент на AG2, маркетинговый агент с веб-поиском. - RAG-примеры: самопроверяющийся RAG, Hybrid RAG с графом знаний + векторным поиском, маршрутизация запросов между разными базами. - Документы и OCR: чек в JSON через Pydantic, распознавание рецептов с проверкой лекарств по RxNorm, локальный GLM-OCR через Ollama. - Мультимодальность: RAG по тексту, URL, PDF, картинкам, аудио и видео в одной базе. Чат

pi-dynamic-workflows (835⭐) - расширение для Pi, которое добавляет инструмент workflow (аналог из Claude Code). Модель пишет небольшой JavaScript-сценарий, делит задачу на фазы и запускает несколько изолированных субагентов через agent(), parallel() и pipeline(). Стандартный сценарий - аудит репозитория: один агент собирает структуру, другой смотрит модули, третий ищет риски, родительская сессия собирает итог. Установка: pi install npm:pi-dynamic-workflows после этого в Pi: /reload Есть ядро - сценарии, субагенты, параллельный запуск, фазы, отмена и структурированный вывод. Нет сохранённых/возобновляемых запусков и менеджера /workflows. Ждем эту фишку в ближайшее время во всех агентах 🏁 Чат

Headroom - сжатие контекста для ИИ-агентов ИИ-агенты быстро забивают контекст логами, JSON, результатами поиска, RAG-кусками и историей сессии. Headroom ставится между агентом и моделью и сжимает эти данные до отправки в LLM. Что есть в репозитории: 🔵 библиотека для Python и TypeScript 🔵 локальный прокси headroom proxy 🔵 обертки для Claude Code, Codex, Cursor, Aider, Copilot и OpenClaw 🔵 MCP-инструменты headroom_compress, headroom_retrieve, headroom_stats 🔵 общая память между агентами 🔵 headroom learn, который разбирает прошлые ошибки и пишет подсказки в CLAUDE.md / AGENTS.md Фишка в обратимом сжатии: агент получает короткую версию, но оригинал хранится локально и может быть поднят обратно по запросу. Особенно полезно для экономии токенов в длинных сессиях с тестами, поиском по коду и большими API-ответами. Установка:

pip install "headroom-ai[all]"
headroom wrap claude

Чат

LangChain, LangGraph и Deep Agents - три уровня одной экосистемы для AI-агентов 🔄 LangChain - быстрый старт: модели, инструменты, сообщения, middleware и готовый цикл агента. LangGraph - когда нужен контроль: состояние, граф выполнения, потоковая выдача, человек в контуре, сохранение и долгие процессы. Deep Agents - готовая обвязка поверх LangGraph для более автономных задач: файлы, план, подагенты, навыки, память и управление контекстом. Есть репозиторий langchain-ai/langgraph-101, в котором собраны полезные гайды. Ниже перевод: 🔵 Первый агент: модели, инструменты, память и потоковая выдача 🔵 Middleware, человек в контуре и безопасные агенты 🔵 Почтовый агент: сортировка, ответы, память и человек в контуре 🔵 Многоагентные системы: супервизор, подагенты и оценки 🔵 Исследовательский агент: поиск, координатор и параллельные подагенты 🔵 Deep Agents: агент с файлами, памятью и навыками Чат

Claude как аналитик поверх хранилища данных 🎉 Хранилище данных - это место, куда компания собирает данные из разных систем, чтобы потом анализировать продукт и бизнес: 🔵 продукт: пользователи, события, действия 🔵 платежи: счета, подписки, выручка 🔵 CRM: клиенты, сделки, сегменты 🔵 маркетинг: кампании, источники трафика 🔵 поддержка: обращения, жалобы, статусы Anthropic разобрали, как они автоматизировали 95% запросов бизнес-аналитики через Claude и почему простого доступа агента к таблицам мало: нужны канонические метрики, семантический слой, навыки, оценки и проверка ответов. 📎 Как Anthropic строит самостоятельную аналитику с Claude Чат

NVIDIA Blueprints - готовые схемы для AI-агентов 🚗 NVIDIA анонсировала новый набор для enterprise-агентов: NemoClaw Blueprints, Nemotron models, OpenShell secure runtime и CUDA-X libraries как skills для агентов. В новости много крупных партнеров: Cadence, Dassault Systèmes, Siemens и Synopsys уже используют NemoClaw для автономных AI-инженеров, Microsoft, Canonical, Red Hat, SAP и ServiceNow встраивают OpenShell в свои платформы, а Nemotron 3 Ultra обещает до 5x быстрее инференс и до 30% ниже стоимость для сложных агентных задач. Blueprints - это каталог готовых референсных сборок для AI-приложений: архитектура, модели, NIM-микросервисы, инструменты, код и быстрый деплой собраны вокруг конкретной задачи. Как это работает: у Blueprint есть прикладной сценарий, например security-анализ контейнера или локализация видео. Дальше NVIDIA показывает, какие сервисы нужны, как они связаны, где агент вызывает инструменты, где работает оркестрация и где человек принимает решение. 1. NemoClaw for Hermes Agent Blueprint для запуска Hermes Agent в enterprise-среде. Hermes подключается к утвержденным инструментам и источникам данных, работает внутри NVIDIA OpenShell с политиками доступа, учится на командных процессах и превращает повторяемые правила в Hermes Skills. 2. Vulnerability Analysis for Container Security Blueprint для разбора уязвимостей контейнеров. На вход подаются CVE из сканера, агент подтягивает код, документацию и контекст, строит чеклист расследования, проверяет пункты и выдает аналитику для security-специалиста. 3. Content Localization Blueprint для медиа: перевод и локализация видео, автоматический дубляж, определение активного спикера, синхронизация губ под переведенную речь и сохранение фонового звука. Чат

Hermes Desktop - теперь агента можно запускать как обычное приложение 🔱 Nous Research выпустили публичную бету Hermes Desktop для macOS, Windows и Linux. Есть возможность подключаться к удаленному gateway - документация. Идеальный сценарий такой: Desktop - для плотной работы за ПК, Telegram - для удаленного управления агентом. Чат

OpenAI обновила Codex и добавила три заметных блока: 1. Ролевые плагины Это готовые наборы инструкций, навыков, рабочих сценариев и подключений к приложениям для конкретных профессий. В первом пакете - 62 приложения и 110 навыков. Примеры: 🔵 Data Analytics - анализ метрик, отчеты и дашборды через Snowflake, Databricks Genie, Hex, Tableau 🔵 Creative Production - кампании, баннеры и изображения товаров через Figma, Canva, Shutterstock, Picsart, Fal 🔵 Sales - подготовка к встречам, письма и задачи после встреч, CRM и планы закрытия сделок через Salesforce, HubSpot, Slack, Outreach 🔵 Product Design - проверка пользовательских сценариев, прототипы из live URL и статичных скриншотов 🔵 Investing / Banking - финансовая отчетность компаний, сравнение бизнесов, презентации для клиентов и проверка инвест-тезисов 2. Sites Codex теперь может создавать, сохранять, деплоить и проверять сайты: веб-приложения, дашборды, внутренние инструменты и игры. 3. Annotations Теперь можно выделить конкретную часть результата и попросить Codex доработать именно ее: блок на сайте, кусок документа, таблицу, слайд, Markdown или код. Чат

Odysseus 24.8k⭐ - Self hosted AI-среда от ютубера PewDiePie 👍 Идея проекта - собрать у себя локальный AI-центр: чат, агенты, модели, документы, память, поиск, почта, календарь и исследования в одном веб-интерфейсе. Что внутри: 🔵 чат с локальными моделями и API: Ollama, llama.cpp, vLLM, OpenAI, OpenRouter 🔵 агентный режим с инструментами: веб, файлы, shell, MCP, память, навыки 🔵 Cookbook - подбор, скачивание и запуск моделей под ваше железо 🔵 Deep Research - многошаговый поиск и итоговые отчеты 🔵 редактор документов с AI-правками и подсказками 🔵 заметки, задачи, расписания и напоминания 🔵 почта IMAP/SMTP с тегами, разбором и черновиками ответов 🔵 календарь CalDAV 🔵 мобильный интерфейс и PWA Стек: FastAPI, Python, SQLite, ChromaDB, SearXNG, Docker Compose и большой веб-интерфейс. Получается полноценная локальная AI-панель на своем железе. Чат

Perplexity описали Search as Code - новый подход к поиску для AI-агентов Агенту мало один раз вызвать поиск и получить готовую выдачу. В сложных задачах ему нужно самому собирать стратегию: 🔵 где искать 🔵 как разветвлять запросы 🔵 как фильтровать и проверять источники 🔵 что сохранить промежуточно 🔵 что вообще не тащить в контекст модели В архитектуре Perplexity агент генерирует Python-код, запускает его в защищенной песочнице и через SDK управляет отдельными частями поискового стека: search - поиск ranking - ранжирование filtering - фильтрация deduplication - удаление дублей aggregation - сборка результата Для задач вроде расследований, поиска уязвимостей или широкого ресерча это намного удобнее, чем гонять десятки отдельных вызовов поиска через модель. Самый показательный пример из статьи - задача по CVE. Агенту нужно было найти больше 200 серьезных уязвимостей, подтвердить каждую через вендорский advisory, указать продукт и версию исправления. Результат: SaC получил 100% точности и снизил расход токенов на 85.1% относительно базового подхода. Чат

Claude Code сбросили лимиты для Pro/Max 🎉 Причина - баг, из-за которого некоторые сессии Opus 4.8 запускали слишком много параллельных субагентов и быстро сжигали доступный лимит. Чат

NVIDIA переносит AI-агентов на локальные компьютеры и в физический мир 😎 NVIDIA и Microsoft представили RTX Spark - новый класс Windows-ПК для персональных AI-агентов. Внутри: 1 PFLOP AI-производительности, до 128 ГБ объединенной памяти, запуск больших моделей локально и OpenShell для безопасной работы агентов на основном устройстве. Параллельно NVIDIA выложила открытый набор навыков для агентов. Репозиторий уже доступен на GitHub: NVIDIA/skills. Внутри - навыки для робототехники, автономного транспорта, компьютерного зрения и промышленных цифровых двойников. Такие навыки описывают, какие инструменты агент должен вызвать, какой результат получить и как проверить выполнение задачи. Навыки для агентов постепенно становятся стандартным способом упаковывать экспертные действия. Сначала это было заметно в кодинге, теперь формат идет в локальные компьютеры, роботов, симуляции и промышленные сценарии. Чат

Deep Agents: что это за класс AI-агентов У LangChain есть deepagents 23.6к⭐ - открытый репозиторий с готовым каркасом для сложных AI-агентов. Внутри уже собраны вещи, которые обычно приходится склеивать вручную: план задач, файловая среда, запуск команд в песочнице, подагенты с отдельным контекстом, долговременная память, навыки, MCP-инструменты и подтверждение опасных действий человеком. Такой агент может вести длинную задачу: разбить ее на шаги, делегировать часть работы, читать и менять файлы, запускать проверки, сохранять полезный контекст между сессиями и возвращаться к нему позже. Поэтому к нему уже нельзя относиться как к обычному чату с моделью. Главный вопрос становится другим: как понять, что агент действительно сделал работу правильно, а не просто красиво ответил? В статье разбираю практический подход AWS и LangSmith к оценке таких агентов: трассы, вызовы инструментов, аргументы, ошибки по шагам, LLM-as-judge, офлайн-тесты и мониторинг после запуска. Если вы строите агентов для реальной работы - начните с этого разбора: 📎Как оценивать сложных AI-агентов в продакшне Чат

📎WebMCP: как сделать сайт инструментом для AI-агентов AI-агенты уже ходят по сайтам, но чаще видят только HTML и текст. WebMCP предлагает следующий шаг: сайт сам описывает, какие данные и безопасные действия он может отдать агенту - от поиска по каталогу до чтения документации и проверки статуса заказа. В статье рассказывается, зачем нужен этот стандарт, почему внедрение пока почти нулевое, как его можно попробовать в SvelteKit/Next.js и какие функции лучше не отдавать агентам. Если делаете продукт, документацию или сервис, который должен быть удобен не только людям, но и AI-агентам, стоит прочитать. Чат

🔵Codex теперь управляет Windows-приложениями OpenAI выпустили обновление Codex app: Computer Use теперь работает на Windows. Агент может видеть экран, кликать и печатать в активном окне, а работу на Windows-устройстве можно запускать и проверять удаленно с iOS, Android или Mac. 🔵Kimi Code CLI - новый open-source агент для кода от MoonshotAI MoonshotAI выложили Kimi Code CLI - AI-агента, который читает и редактирует код, запускает shell-команды, ищет по файлам, ходит в web и поддерживает MCP. У проекта 1.4k звезд на GitHub и отдельная система подагентов для задач вроде coder, explore и plan. 🔵Google показал, как строить долгоживущих AI-агентов на ADK Сделал русскую адаптацию статьи: 📎 Долгоживущие AI-агенты на ADK: пауза, возобновление и сохранение контекста Google разобрал архитектуру агента, который может ставить процесс на паузу, ждать внешнее событие несколько дней, переживать рестарты и продолжать с того же места. Пример - HR-онбординг: агент отправляет документы, ждет подпись, передает задачу IT-субагенту, ждет доставку ноутбука и завершает процесс без потери контекста. Чат

🔥Anthropic Cybersecurity Skills - библиотека из 754 готовых навыков для AI-агентов в кибербезопасности: расследование взломов, анализ логов, вредоносных файлов, облаков, Kubernetes, фишинга и инцидентов. Что особенно полезно: 🔵 агент получает пошаговый план, а не просто общие советы 🔵 в каждом навыке указано, какие данные собрать, какие команды запускать и как проверить результат 🔵 можно подключать к Claude Code, Codex CLI, Cursor и другим AI-инструментам 🔵 подходит для SOC, DevSecOps, аудита и обучения Например, при расследовании зараженного компьютера агент сможет сам пройти по процессам, сетевым подключениям, следам кражи паролей и собрать понятный отчет. То есть репозиторий превращает AI-агента в более практичного помощника для задач безопасности. Чат

🔵Hermes выкатил большой релиз 2026.5.28 Сделали рефакторинг, прокачали Kanban - добавили полноценный swarm, ускорили холодный старт и внедрили защиту от промт-инъекций. 📎 Прочитать изменения на русском 🔵Mistral прокачивает свою экосистему Они встроили Vibe CLI в веб-чат. Внутри есть Work Mode для длинных многошаговых задач и Code Mode для работы с репозиториями: агент может подключаться к GitHub, разбираться в коде, готовить изменения и доводить их до pull request. Отдельно добавили расширение для VS Code и перенос сессий между терминалом и облаком. То есть задачу можно начать в чате, продолжить в редакторе, а потом отдать агенту проверку и доработку. Выстраивают систему как у Anthropic, только пока на минималках 🙃 Чат

Claude Code получил Dynamic Workflows Anthropic выпустили Claude Opus 4.8 и добавили в Claude Code новую функцию Dynamic Workflows. Теперь Claude может сам писать JavaScript-сценарий, разбивать большую задачу на этапы и запускать десятки subagents параллельно. Это подходит для задач, которые сложно решить одним агентом: - аудит всего репозитория - миграции на сотни файлов - поиск багов - security review - глубокие исследования с проверкой источников Главное отличие - workflow держит план, циклы и промежуточные результаты в коде, а Claude возвращает один собранный отчет. Одни агенты выполняют работу, другие перепроверяют их выводы. Запустить можно через слово workflow в задаче, команду /deep-research или режим /effort ultracode, где Claude сам решает, когда нужна такая оркестрация. Opus 4.8 тоже обновился под длинные агентные задачи: 69,2% на SWE-bench Pro, 74,6% на Terminal-Bench 2.1, контекст до 1M токенов и та же базовая цена, что у Opus 4.7. Функция пока в research preview и может быстро расходовать токены, но направление важное: coding agents становятся не одиночными помощниками, а управляемыми командами агентов. Чат

Robinhood открывает агентам доступ к деньгам Robinhood запустила Agentic Trading и Agentic Credit Card: теперь пользователь может подключить своего AI-агента к трейдингу и покупкам по карте. Это уже реальный доступ к финансовым операциям, поэтому Robinhood добавила отдельные счета, лимиты, уведомления и быстрый выключатель. Base MCP: кошелек для AI-агента Base показала MCP для агентов, который дает агенту кошелек, лимиты расходов и доступ к действиям в DeFi. Агент сможет не только советовать, но и платить за сервисы, управлять портфелем и выполнять ончейн-операции по заданным правилам. Cua Driver теперь работает с Windows 17.2к⭐ Cua добавила Windows-поддержку для своего драйвера computer-use агентов. Claude Code, Codex, Hermes и другие агенты смогут работать с реальными Windows-приложениями через экран, клики, ввод и дерево доступности, включая старые корпоративные программы без API. React Doctor ловит ошибки в React-коде, написанном агентом 11.2к⭐ React Doctor - open source инструмент, который проверяет React-код на проблемы в состоянии компонентов, эффектах, производительности, архитектуре, безопасности и доступности. Его можно запускать через npx react-doctor@latest, подключать к агентам и гонять в CI перед мерджем. Чат | CloseRouter

Pi Agent - терминальный AI-агент для разработки, который работает с реальным проектом: читает файлы, запускает команды, редактирует код, хранит сессии и расширяется через навыки, шаблоны и плагины. 📎 Pi Agent: базовый гайд для новичков Собрал короткий базовый гайд для новичков: как установить Pi, отправить первый запрос, подключить модель, работать с файлами, настроить AGENTS.md, использовать сессии и не сломать проект на первых экспериментах. Чат | CloseRouter