1
Определите задачу
Задайте границы, критерии завершения и контрольные точки с участием человека.
Инжиниринг агентов
Разработка AI Agent
Создавайте агентов, работающих с инструментами, с помощью MCP, function calling, retrieval, memory и надежных шаблонов многошагового выполнения.
Переходите от демонстрации prompt к наблюдаемому рабочему процессу агента.
Структурированный путь обучения
Учитесь в том порядке, в котором разработчики создают продукты.
Начните с принятия решения, перейдите к реализации и завершите проверками перед запуском в продакшен.
2
Подключите инструменты
Используйте tool calling или MCP со строгими схемами и правами доступа.
3
Добавьте контекст
Сочетайте retrieval, memory и стабильные кэшированные инструкции.
4
Оценивайте запуски
Измеряйте завершение, исправления, latency и стоимость на задачу.
Основные руководства
Формируйте тематическую экспертизу, а не набор разрозненных статей.
Основы01
Основы AI Agent API
Цикл запросов, лежащий в основе планирования, инструментов и завершения.
Открыть руководствоПротокол02
Руководство по интеграции MCP
Подключайте агентов к инструментам и данным с помощью Model Context Protocol.
Открыть руководствоИнструменты03
Шаблоны tool calling
Схемы, валидация, повторные попытки и безопасное выполнение.
Открыть руководствоКонтекст04
RAG для агентов
Извлекайте минимально полезный контекст для каждого шага.
Открыть руководствоПамять05
Проектирование памяти агента
Разделяйте рабочую память, память пользователя и постоянное состояние.
Открыть руководство Сценарий использования
Создайте агент для репозитория
Дайте агенту ограниченную цель, инструменты для работы с репозиторием и явные шаги проверки, прежде чем он сообщит о завершении.
Сначала только чтение для анализа
Ограниченные права на запись
Проверка результатов инструментов
Доказательства сборки и тестирования
Новое в центре
Продолжайте с текущих статей.
Руководство
GLM-6.0: Что на самом деле говорит нам дорожная карта полного самообучения Z.AI
Что Z.AI сообщила о GLM 6.0, Full Self-Training, рекурсивных циклах обучения, текущих бенчмарках GLM и фактах, которые всё ещё остаются неизвестными перед релизом.
Руководство
Какие лучшие альтернативы Wan 3.0?
Лучшие альтернативы Wan 3.0 в 2026 году, включая Seedance 2.5, MiniMax H3, Happy Horse 1.1 и Kling 3.0, по качеству, звуку, согласованности и цене.
Руководство
Бенчмарки GPT-6 Astra: что на самом деле говорят цифры
请提供需要翻译为俄语的原始文本（可为 HTML/Markdown/JSON 等），或确认是否需要我直接以俄语撰写并输出对“GPT-6 Astra 在编码、计算机使用、长上下文、ARC-AGI-3、网络安全、效率与生产成本”的分析。
Изучите все темы для развития.
Руководства по AI API
Пройдите путь от списка подходящих моделей до рабочего production-запроса.
Инфраструктура LLM
Создайте слой обработки AI-запросов, устойчивый к изменениям провайдеров и моделей.
AI Agent
Переходите от демонстрации prompt к наблюдаемому рабочему процессу агента.
Оптимизация затрат
Снизьте затраты, не скрывая компромиссы по качеству или надежности.
Сравнение моделей
Выбирайте модель исходя из задачи, а не из заголовка рейтинга.
Руководства
Скопируйте рабочий шаблон, разберитесь в нём и адаптируйте его под своё приложение.
Ответы, готовые для AEO
Часто задаваемые вопросы
Чем AI agent отличается от чат-бота?
Агент может выбирать и выполнять инструменты в течение нескольких шагов, отслеживая состояние для достижения заданного результата.
Когда агенту нужна memory?
Используйте memory только тогда, когда информация должна сохраняться между шагами или сессиями; разделяйте временное рассуждение и постоянные факты о пользователе.