Обзор: Практика ИИ-агентов, критика российских LLM и миграция DWH

TL;DR

• ИИ-агенты перестают быть концепцией и становятся рабочим инструментом, меняющим подход к разработке и управлению.
• Практический опыт показывает, что создание ИИ-продуктов часто начинается с решения внутренних инженерных задач.
• Критика в адрес российских LLM фокусируется на их слабостях в кодинге, математике и следовании инструкциям.
• Крупные компании сталкиваются с необходимостью миграции устаревших DWH (как Vertica) на современные архитектуры типа Lakehouse.
• Разработка для низкоресурсных языков и legacy-систем (Windows 7) остаётся актуальной инженерной проблемой.

От чат-бота к стартапу: практический путь ИИ-агентов

Что случилось: Опыт разработчиков показывает, что путь к коммерческому ИИ-продукту часто начинается с решения внутренней задачи — обучения ИИ работать с реальной инфраструктурой, а не просто генерировать код или документацию.

Почему важно: Это демонстрирует эволюцию восприятия ИИ: от «умного чата» к автономному агенту, способному выполнять действия в реальных системах. Это следующий логический шаг после ChatGPT и Copilot.

Кому важно: Техлидам и продукт-менеджерам, которые ищут практическое применение ИИ в своих процессах; стартапам, ищущим идеи для B2B-решений.

Что делать: Сфокусироваться не на общих возможностях ИИ, а на решении конкретной, болезненной инженерной задачи с его помощью. Это может стать основой для продукта.

Источник: Как мы случайно сделали стартап, пока учили ИИ работать с реальной инфраструктурой

Управление ИИ-агентами: новые вызовы для менеджмента

Что случилось: В профессиональной среде идёт дискуссия о том, насколько применимы классические управленческие паттерны к взаимодействию с ИИ-агентами, которых часто ассоциируют с «работниками».

Почему важно: Внедрение ИИ-агентов — это не только технический, но и организационный вызов. Необходимо переосмыслить процессы постановки задач, контроля и ответственности.

Кому важно: Руководителям IT-отделов и проектов, архитекторам процессов, которые планируют интеграцию автономных ИИ-агентов в рабочие потоки.

Что делать: Начинать с пилотных проектов, параллельно разрабатывая внутренние регламенты и принципы взаимодействия с агентами. Обсуждать этот вопрос на профессиональных площадках.

Источник: Варианты взаимодействия AI-агентов

Критика российских LLM: диагноз и возможный путь

Что случилось: В публичном поле нарастает критика отечественных больших языковых моделей (LLM). Основные претензии: редкие и слабые релизы, низкая эффективность в кодинге и математике, ограниченный контекст, плохое следование инструкциям.

Почему важно: Это честная оценка текущего состояния отрасли, которая необходима для реалистичного планирования и развития. Игнорирование проблем ведёт к технологическому отставанию.

Кому важно: Разработчикам и исследователям в области ИИ в России, заказчикам и инвесторам, рассматривающим внедрение локальных LLM.

Что делать: Разработчикам моделей — сфокусироваться на устранении конкретных слабых мест, а не на маркетинговых заявлениях. Потребителям — трезво оценивать возможности текущих решений и их применимость для конкретных задач.

Источник: Российский ИИ: критика, которая нужна сейчас, и путь, который работает

Миграция DWH: жизненный цикл корпоративных данных

Что случилось: Крупные компании, такие как Avito, сталкиваются с необходимостью миграции устаревающих Data Warehouse (на примере Vertica) на современные архитектуры, например, Lakehouse.

Почему важно: Показывает, что даже успешные технологические решения имеют жизненный цикл. Рост данных, новые требования к аналитике и стоимость владения вынуждают пересматривать архитектуру хранения и обработки данных.

Кому важно: Архитекторам и техлидам в области данных, CTO компаний с большими объёмами данных, специалистам по миграции.

Что делать: Проводить регулярный аудит своей DWH-архитектуры на предмет масштабируемости и стоимости. Изучать опыт миграции других компаний. Рассматривать гибридные подходы, такие как Lakehouse, которые объединяют черты DWH и data lake.

Источник: Есть ли жизнь после Vertica или миграция DWH в Lakehouse

Нишевая разработка: от низкоресурсных языков до legacy-систем

Что случилось: Параллельно с мейнстримными трендами (ИИ, big data) существует устойчивый спрос на решения для очень специфичных задач: создание переводчиков для редких языков и поддержка ПО для устаревших ОС, таких как Windows 7.

Почему важно: Это напоминание, что IT-индустрия неоднородна. Пока одни строят AGI, другие решают важные, но менее заметные проблемы, требующие глубокой экспертизы.

Кому важно: Разработчикам, ищущим нишевые области с низкой конкуренцией; компаниям, работающим в регионах или с legacy-инфраструктурой.

Что делать: Для работы с низкоресурсными языками — изучать методы transfer learning и активного сбора данных. Для поддержки legacy — развивать навыки реверс-инжиниринга, эмуляции и адаптации современных инструментов.

Источник: Как создать переводчик для низкоресурсного языка: практическое руководство и CIMCO Edit для Windows 7

Риски и неопределенности

• Переоценка возможностей ИИ-агентов: Риск преждевременного внедрения автономных агентов в критические процессы без отлаженных механизмов контроля.
• Технологическая изоляция: Критика российских LLM указывает на риск формирования экосистемы, отстающей по ключевым параметрам от мировых аналогов.
• Стоимость миграции: Переход с устоявшихся DWH-решений (Vertica) на новые архитектуры сопряжён с высокими затратами и операционными рисками.
• Узкая экспертиза: Разработка для нишевых областей (low-resource languages, legacy) требует уникальных навыков, носители которых могут стать дефицитным ресурсом.

Сегодняшние материалы рисуют картину зрелой индустрии, которая балансирует между амбициозными прорывами (ИИ-агенты) и решением насущных инженерных проблем (миграции, legacy). Ключевой тренд — переход от дискуссий о возможностях ИИ к практике их внедрения, сопряжённой с техническими и управленческими сложностями.