Корпоративные пилоты с ИИ-агентами для программирования часто проваливаются. Проблема не в моделях, а в отсутствии структурированного контекста и адаптированных рабочих процессов.
Microsoft представила фреймворк Agent Lightning, который позволяет добавлять обучение с подкреплением к существующим ИИ-агентам без переписывания их кода.
Cohere выпустила Rerank 4 — модель переранжирования поиска с окном в 32K токенов, поддержкой 100+ языков и функцией самообучения, предназначенную для повышения точности корпоративных RAG-систем и ИИ-агентов.
Cursor представил визуальный редактор для браузера, позволяющий напрямую манипулировать элементами интерфейса и автоматически обновлять код через AI-агентов.
Исследователи Google представили фреймворк для контроля бюджета ИИ-агентов, который позволяет сократить расходы на вычисления и инструменты до 31% без потери точности.
Французская Mistral AI выпустила Codestral — автономного ИИ-агента для разработки ПО, который работает по принципу «атмосферного кодирования», самостоятельно интерпретируя общие задачи.
LexisNexis представила новое поколение Protégé General AI с агентной архитектурой, объединяющей юридические документы, веб-контент и авторитетные источники в защищенной среде для юридических workflow.
Google официально внедряет поддержку Model Context Protocol (MCP) в свои облачные сервисы, предоставляя управляемые endpoint для подключения AI-агентов к Google Maps, BigQuery, Compute Engine и Kubernetes Engine, упрощая разработку и повышая безопасность.
Стартап Cognition, создатель ИИ-агента Devin, переходит на системы Cerebras CS-2 для обучения своих моделей, отмечая многократный прирост скорости и упрощение архитектуры по сравнению с кластерами на GPU.
Runtime-сенсор Hud предоставляет ИИ-агентам детальный контекст выполнения кода в продакшене, сокращая время анализа инцидентов с 3 часов до 10 минут и меняя подход к мониторингу в эпоху AI-разработки.