Гуманоидный робот может убедительно двигаться на видео, но в цехе его ценность определяют такт, захват, безопасность, интеграция и способность смены разбирать сбои.
Пользовательский репорт в DeepSeek Harness указывает на риск: streamed tool call с пустым callId может попасть в журнал сессии и заблокировать её штатное восстановление.
Экономику агентного workflow определяет не цена одного вызова модели, а полная стоимость принятого бизнес-результата. Разбираем метрики, скрытые расходы и условия масштабирования.
Почему Claude Code может обнаружить Skill, но не предоставить агенту MCP-инструменты: разбираем стадии загрузки plugin, --plugin-dir, tool search и диагностику.
DeepSeek тестирует направление AI harness на фоне интереса к дешёвой V4. Разбираем, как обвязка вокруг модели меняет стоимость агентных циклов, контроль инструментов и правила внедрения.
Адаптеры помогают специализировать DeepSeek-V4-Flash под повторяемые задачи, но требуют отдельного контура развёртывания. Разбираем границы LoRA, RAG и промптов.
Практическое руководство для разработчиков и product-команд: как выбирать Sol, Terra и Luna, настраивать reasoning, экономить на кэше и безопасно выпускать агентные сценарии.
Публичный skill Anthropic описывает практику разработки MCP-серверов: интерфейсов, через которые Claude и другие агенты обращаются к внешним API. Разбираем, что именно даёт MCP Builder и где остаются enterprise-риски.
Firebase Agent Skills помогают передавать агенту специализированный контекст. Разбираем, как проверять Gemini API-агентов по активации skills, вызовам инструментов, траекториям и результатам до расширения полномочий.
Роботакси автоматизируют часть поездки, но не всю работу перевозчика. Разбираем, какие задачи переходят операторам, техникам, диспетчерам исключений и командам данных.
Разбираем метку Teacher Distillation у DeepSeek V4 Flash: что подтверждено документацией, почему название артефакта не заменяет model card и как безопасно проверить веса перед пилотом.