Код генерировать стало легко, но внедрять его в живые системы — нет. Разбираем, почему ИИ‑агенты пока срываются на хрупких контекстах, повторяющихся галлюцинациях, устаревших практиках безопасности и отсутствии «операционного» чутья.
Почему онтология — это не скучная схема, а реальный «отбойник» для ИИ-агентов: единый словарь смыслов, граф данных, политики и классы данных, которые уберегут от галлюцинаций, путаницы между «клиентом» и «плательщиком», а также помогут пройти комплаенс.
Как превратить LLM из «черного ящика» в надежный корпоративный сервис: начинаем с бизнес-результатов, настраиваем трёхслойную телеметрию, вводим SLO и собираем тонкий слой наблюдаемости всего за шесть недель.
Андrej Карпати за выходные собрал «совет» из ИИ‑моделей — лёгкий прототип, который неожиданно показывает, каким должно быть оркестровочное промежуточное ПО между бизнес‑приложениями и рынком LLM. В нём прячется ответ на спор «строить или покупать» и наглядно видны пробелы, которые заполняют коммерческие платформы.
Как Lean4 превращает «кажется, правильно» в «строго доказано»: от борьбы с галлюцинациями LLM до верификации софта и инженерных проектов. Почему формальные доказательства становятся конкурентным преимуществом.