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.
Verbatim RAG устраняет галлюцинации в RAG-системах, заставляя модели извлекать точные фрагменты текста вместо генерации ответов.
Первое масштабное исследование использования AI-агентов показало, что 57% активности приходится на когнитивную работу, а не рутинные задачи.
Anthropic, Block и OpenAI объединились с Linux Foundation для стандартизации разработки ИИ-агентов через Model Context Protocol, goose и AGENTS.md.
Booking.com делится опытом построения ИИ-агентов: модульный подход, баланс специализации и гибкости, удвоение точности рекомендаций при сохранении приватности пользователей.
Google представила многоуровневую систему безопасности для агентских функций Chrome, включающую контроль действий, ограничение доступа к сайтам и пользовательский контроль для чувствительных операций.
Salesforce представил AI-агента для автоматизации управления жизненным циклом приложений, который анализирует код, оптимизирует процессы и улучшает качество разработки.
Google Cloud представляет три модели безопасности для ИИ-агентов, взаимодействующих с блокчейном, с акцентом на некастодиальный подход для защиты пользовательских активов.