Открыть учебник Записаться

MCP

Агентский ресёрч конкурентов: цикл с поиском и проверкой

11 мин чтения

В предыдущем материале «Анализ конкурентов с ИИ: где модель выдумывает факты» мы показали, как наивный чат-бот сочиняет конкурентов: пять компаний в списке, две не существуют, обороты назначены на глаз. Рецепт там был один – проверять каждый факт руками. Но есть способ сократить количество выдумок ещё до проверки: проводить ресёрч не в чате, а в агентском инструменте, который сам ищет, открывает страницы и сверяет найденное за несколько итераций.

Этот материал – практический цикл такого ресёрча: от настройки инструмента до проверенного результата. Тот же пример, что и раньше, – оборудование для установок замедленного коксования (УЗК) для НПЗ. Боль та же, но инструмент другой.

Читать полностью
Агентский ресёрч конкурентов: цикл с поиском и проверкой
GLM-5: от вайб-кодинга к ИИ-агентам
9 мин

GLM-5: от вайб-кодинга к ИИ-агентам

Zhipu AI и Университет Цинхуа выпустили модель GLM-5 на 744 миллиарда параметров – и впервые в истории open-weight модель набрала 50 баллов на Artificial Analysis Intelligence Index, встав рядом с Claude Opus 4.5 и GPT-5.2. Мы делали обзор GLM-5 ещё в марте – тогда модель ещё не раскрыла своего главного козыря. Но интереснее самой модели – эксперимент, который авторы провели перед релизом. И термин, который они ввели для описания сдвига, происходящего прямо сейчас.

Статья построена вокруг одного тезиса из работы: мы переходим от «вайб-кодинга» – когда человек даёт ИИ задачу и получает ответ – к «агентному инжинирингу», где ИИ-агент сам планирует, исполняет, проверяет и корректирует работу на длинных горизонтах. Этот переход меняет не технологию. Он меняет роль менеджера.