# Сопутствующие статьи по теме Агент

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Агент", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Одной фразой создан сайт для путешествий на 9 человек, Алтмен: «ChatGPT Work» оказалось слишком скромным названием

Опираясь на историю ваших чатов, предложите три варианта поездки на уик-энд для меня и восьми друзей, создайте полноценный сайт для обсуждения и координации планов, а после согласования — забронируйте всё необходимое. Также составьте черновик письма в Gmail для отправки друзьям». Именно такую инструкцию Самуэль Альтман дал ChatGPT Work со своего телефона, и система успешно выполнила всю задачу. Этот пример показывает, как новый интеллектуальный агент OpenAI — ChatGPT Work, выходит за рамки «работы». Он способен самостоятельно разбивать сложные многоэтапные задачи, подключаться к внешним сервисам (Gmail, Google Drive, Slack) через плагины, создавать интерактивные сайты (Sites) и работать по расписанию (Scheduled Tasks). Например, он может планировать отпуск, сравнивать предложения, управлять расписанием семьи и отслеживать изменения. Ключевое изменение — переход от простых ответов к полному выполнению задач. Пользователь лишь определяет цель, проверяет варианты и утверждает ключевые действия. Смартфон становится пультом управления таким агентом, позволяя запускать и контролировать процессы из любого места. Несмотря на мощь, существуют границы: доступ к данным и выполнение действий (например, отправка писем) требуют явного разрешения пользователя. Как отмечают в OpenAI, ChatGPT всё больше становится персональным ИИ общего назначения (AGI), а его название «Work» уже кажется слишком узким.

marsbit07/27 13:02

Одной фразой создан сайт для путешествий на 9 человек, Алтмен: «ChatGPT Work» оказалось слишком скромным названием

marsbit07/27 13:02

Claude Code сократил на 80% промпты, а Opus 5 молча добавил их обратно

Claude Code сначала объявил о сокращении системных промтов более чем на 80%, но затем пользователь обнаружил, что у Opus 5 они выросли на 72% по сравнению с Opus 4.8. Это кажется противоречием. Правда в том, что Anthropic действительно провёл масштабную «чистку» устаревших и избыточных правил, которые, как «инструкция для сотрудников», сковывали ранние модели. Это сокращение в основном пришлось на переход с Opus 4.7 к Opus 4.8. Однако новые модели, такие как Opus 5, стали более самостоятельными и склонными к развёрнутым ответам, использованию подзадач и проверкам. Чтобы направить эту возросшую активность, Anthropic добавил в промты Opus 5 новые разделы — «Delivering work» и «Corrections» — которые учат модель контролировать объём задачи, отчитываться о прогрессе и ограничивать излишние самоисправления. Таким образом, «сокращение на 80%» относится к удалению старого груза детальных инструкций, а «рост на 72%» — это добавление новых, более стратегических рамок для более мощной и инициативной модели. Итоговый промт Opus 5 всё равно вдвое короче, чем у Opus 4.7. Эволюция промтов отражает общий тренд: по мере развития ИИ отпадает необходимость в микроуправлении, но требуется чёткое определение границ его автономных действий.

marsbit07/27 11:38

Claude Code сократил на 80% промпты, а Opus 5 молча добавил их обратно

marsbit07/27 11:38

Вечные фрагменты денег: У третьих сторон нет первоосновы в платежах

**Автор: Зоя Вебсан** В статье рассматривается текущее состояние и будущее индустрии платежей через призму возможного поглощения PayPal компанией Stripe. Автор отмечает, что Stripe, упустив окно для IPO во время бума на рынке, теперь стремится к росту за счет приобретений, пытаясь дополнить свои сильные стороны в работе с разработчиками (B2B) клиентской базой PayPal (C2C). Однако основная проблема PayPal видится не в отставании от новых трендов, а в структурной устарелости всей организации. В статье подчеркиваются две ключевые особенности, ограничивающие рост в платежной сфере: крайняя фрагментация рынка (можно выжить, обслуживая узкую нишу) и зависимость от традиционной банковской системы. Попытки Stripe выйти на рынок стейблкоинов (через покупки таких компаний, как Bridge, Privy, Tempo и OpenUSD) и занять нишу в зарождающейся «экономике агентов» (AI-агентов) пока не принесли прорыва. Стейблкоины еще не стали повседневным платежным средством, а агенты в основном используются для накрутки объемов и не интегрированы в основную бизнес-среду. Автор предполагает, что для Stripe поглощение PayPal — это способ расширить масштаб и нарратив перед возможным IPO. Компания представлена как своего рода опцион: ее максимальная оценка в $100 млрд возможна только в случае успеха ее стратегии со стейблкоинами и агентами. В противном случае она останется в рамках разумной оценки финтех-компании (~$50 млрд). В заключительной части прогнозируется возможное будущее для таких игроков, как Stripe и Circle. После этапа конкуренции через разделение доходов от стейблкоинов следующим логическим шагом и источником прибыли могут стать высокоэффективные клиринговые сети на базе их собственных блокчейнов (Tempo, Arc). Получив банковские лицензии, эти компании потенциально смогут частично обойти традиционную банковскую систему, оставляя прибыль от расчетов себе. Таким образом, война в сфере платежей превращается в позиционную «битву за Верден», где невозможно быстро уничтожить всех мелких игроков, а будущее за теми, кто сможет монетизировать инфраструктуру расчетов нового поколения.

marsbit07/21 12:33

Вечные фрагменты денег: У третьих сторон нет первоосновы в платежах

marsbit07/21 12:33

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

**Почему AI-агенты для покупок не получили широкого распространения?** Идея о том, что AI-агент с кошельком может полностью заменить человека в совершении покупок, кажется простой, но содержит логические изъяны. Она смешивает два ключевых аспекта шопинга: **информационный поиск** (сбор, фильтрация, сравнение) и **ценностную оценку** (субъективное суждение о качестве, уместности, доверии к продавцу). Машинный поиск данных успешно автоматизируется. Однако ценностная оценка, особенно **определение потребностей** (что важно для меня и почему), остается прерогативой человека. Исследования показывают, что предпочтения нестабильны и формируются в процессе выбора, поэтому взаимодействие с AI должно быть итеративным, а не разовым. Критическое разграничение — является ли сам процесс выбора **рутиной или удовольствием**. * **Стандартные товары** (бумага, батарейки): выбор не имеет ценности, идеальны для полной автоматизации. * **Товары для удовольствия** (вино, книги, одежда): сам выбор — часть наслаждения. Здесь AI должен выступать как помощник, сужая опции для финального решения человека. Схема **«дать AI кошелек»** решает лишь самую простую проблему — проведение платежа, и только в сценарии, где AI обладает полной автономией. Отраслевые решения (Stripe, Mastercard, Google, Visa) уже разделяют **авторизацию** и **хранение средств**, предоставляя AI ограниченные, одноразовые платежные токены, а не полный контроль над кошельком. Истинные сценарии для автономных AI-кошельков лежат не в розничной торговле, а в **B2B-закупках** и **межмашинных расчетах (M2M)**, где процессы стандартизированы, а решения лишены субъективизма. Таким образом, главными препятствиями для повсеместного внедрения AI2C-покупок являются не технологии платежей, а: 1. **Недостаток достоверных данных** (фальшивые отзывы, поддельные товары), без которых любая автоматизация опасна. 2. **Принципиальная невозможность автоматизировать определение человеческих потребностей и ценностей**. Итог: будущее AI в шопинге — не в полном замещении, а в усилении. AI должен взять на себя утомительный поиск и анализ, оставляя человеку ключевые права: **определять критерии выбора** и **получать удовольствие от самого акта выбора**. Платформам следует сосредоточиться на улучшении именно этого опыта.

Foresight News07/20 06:07

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

Foresight News07/20 06:07

Эволюция порядка в эпоху ИИ и Web3: Конкурентные аспекты m&W и пути исследования

Человечество переживает переход от «повышения производительности» к «трансформации производственных отношений». С развитием AI Agent (интеллектуальных агентов) высвобождается беспрецедентный кремниевый производственный потенциал. В будущем все больше задач будут выполнять не отдельные индивиды, а совместные сети людей, AI Agent и мультиагентные системы. Ключевой вопрос: как установить доверительные отношения между незнакомыми людьми и AI Agent для долгосрочного сотрудничества? Как оценивать сложный вклад? Как создать стабильные, справедливые и устойчивые механизмы распределения стоимости между разными субъектами? Web3 заложил основу для децентрализованной экономики, изучая идентичность, активы, организацию и инфраструктуру. Однако в эпоху AI Agent простого решения проблем владения активами и транзакций уже недостаточно. Будущим интеллектуальным сетям нужна новая система порядка, охватывающая идентичность, кредит, сотрудничество и экономические стимулы. m&WDAO, через свою концепцию EcoFi (Экологический Финансы / Экологический Порядок), исследует модель нового порядка для экономики совместной деятельности человека и машины. Она стремится соединить когнитивные активы человека, исполнительные способности AI Agent и экономические механизмы на блокчейне. Конкуренция m&W разворачивается в измерении построения инфраструктуры для будущих интеллектуальных сетей: как в них генерируется доверие, как происходит сотрудничество и как стоимость постоянно фиксируется. В статье анализируются существующие подходы, такие как Colony (коллаборация и управление в DAO), SingularityNET (обмен возможностями ИИ), Gitcoin Passport/Verax (инфраструктура идентичности и репутации), Farcaster и Lens Protocol (открытые социальные сети). Отмечается, что в то время как эти проекты решают важные частные задачи, m&W фокусируется на более фундаментальном вопросе построения доверия и механизмов сотрудничества между людьми и AI Agent. Эволюционный путь m&W представлен в три этапа: 1. **m&W 1.0: Кредитный якорь.** Создание сети высококачественных участников (Builders) через строгий отбор ("столкновение протонов") и превращение их вклада в невозвращаемые кредитные активы (SBT - Soulbound Token). 2. **m&W 2.0: Экономика сотрудничества.** Протокол EcoFi трансформирует кредитные активы в производительность, создавая замкнутую экономическую петлю для проверки, оценки и вознаграждения сложного, неструктурированного вклада с использованием гибридной системы проверки (ИИ + человек + арбитражная сеть). 3. **m&W 3.0: Интеллектуальный порядок.** Создание экономики AI Agent, где долгосрочные проверенные заслуги человека служат кредитной основой для его "цифрового двойника" (AI Agent), что позволяет агентам участвовать в экономической сети как доверенным субъектам. Проект сталкивается с вызовами, включая сложный "холодный старт" из-за высоких требований к участникам, необходимость баланса между автоматизацией ИИ и человеческим суждением, а также построение устойчивой токеномики ($CMW). В заключение, миссия m&W заключается не в создании еще одного рынка AI-услуг, а в исследовании новых производственных отношений для эпохи ИИ. Цель - соединить кредит, основанный на долгосрочном вкладе человека, способности к сотрудничеству AI Agent, механизмы блокчейна и экономические стимулы, чтобы заложить основу для надежного, справедливого и устойчивого порядка в будущих сетях совместной деятельности человека и машины.

链捕手07/20 03:21

Эволюция порядка в эпоху ИИ и Web3: Конкурентные аспекты m&W и пути исследования

链捕手07/20 03:21

Возможно, это самая потрясающая картинка на WAIC в этом году!

Новая модель от SenseTime, SenseNova U1 Pro, была представлена на WAIC 2026. Её ключевые особенности — генерация изображений с собственным эскизированием, проектированием, проверкой и нативной поддержкой разрешения 8K. В отличие от моделей, требующих многочисленных попыток, U1 Pro ориентирована на готовый продукт. Она способна понимать цели, планировать, организовывать информацию, генерировать контент и вносить коррективы для конечной сдачи проекта. Тесты включали создание длинного изображения по теме 24 солнечных терминов, плаката для продвинутой лаборатории, иллюстрации древней архитектуры в стиле перегородчатой эмали и киноафиши коммерческого уровня. Модель демонстрирует умение организовывать сложную информацию, поддерживать последовательность и детализацию в крупных форматах. По аналогии с развитием AI в кодинге, U1 Pro представляет собой переход к системной генерации контента, где модель несёт ответственность за финальный результат, открывая новые возможности в визуальном дизайне.

marsbit07/19 02:40

Возможно, это самая потрясающая картинка на WAIC в этом году!

marsbit07/19 02:40

Рейтинг ИИ-работников: Способность Claude Fable 5 к автоматическому заработку в 2.5 раза выше, чем у GPT-5.5

Статья представляет исследование "Индекса удалённой рабочей силы" (Remote Labor Index, RLI), оценивающего способность ИИ-агентов автоматически выполнять реальные проекты фрилансеров. По последним данным, модель Claude Fable 5 достигла уровня автоматизации 16.1%, что примерно в 2.5 раза выше, чем у GPT-5.5 (6.3%). Модель Opus 4.8 заняла второе место с 8.3%. RLI использует 240 реальных проектов с платформы Upwork, охватывающих 23 области, такие как 3D-моделирование, дизайн и анализ данных. Ключевой метрикой является "уровень автоматизации" — процент проектов, результат которых был признан человеком-оценщиком приемлемым для платящего клиента. Всего за 8 месяцев с момента публикации RLI максимальный показатель автоматизации вырос с 2.5% до 16.1%. Такой скачок связан с улучшением архитектуры агентов, в частности, с внедрением цикла "работник-критик", где отдельный агент проверяет и отправляет работу на доработку. Также на результат Fable 5 повлиял более высокий бюджет на проект ($150 против $50 у других). Исследование показало, что использование ИИ для оценки результатов работ ненадёжно: автоматизированная оценка значительно завышала показатели новых моделей. Несмотря на быстрый прогресс, текущий абсолютный уровень автоматизации остаётся низким — 84% проектов всё ещё не под силу ИИ. Авторы подчёркивают, что RLI измеряет не способность решать абстрактные задачи, а экономический потенциал ИИ — его возможность "зарабатывать деньги", выполняя коммерческую работу.

marsbit07/13 09:49

Рейтинг ИИ-работников: Способность Claude Fable 5 к автоматическому заработку в 2.5 раза выше, чем у GPT-5.5

marsbit07/13 09:49

Цукерберг делает свой ход: модель Meta по цене капусты затмевает Grok 4.5

9 июля Марк Цукерберг представил новую мультимодальную модель Muse Spark 1.1 от Meta. Модель заняла первые места в профессиональных рейтингах по налогам, медицине и праву, обойдя Grok 4.5 Илона Маска всего за 24 часа. Ключевой особенностью Muse Spark 1.1 является ее цена: стоимость использования примерно в 10 раз ниже, чем у флагманской модели Fable 5 от Anthropic. Модель позиционируется как эффективный агент, способный самостоятельно управлять задачами, распределять работу между подчиненными агентами и работать с кодом. Однако, несмотря на лидерство в специализированных областях, в общих рейтингах на знание и рассуждение модель показывает более скромные результаты, уступая лидерам. Запуск модели знаменует стратегический сдвиг для Meta — переход от открытых к коммерческим закрытым моделям. Компания, обладающая мощной рекламной бизнес-моделью, начинает ценовую войну на рынке ИИ, делая ставку на свою финансовую устойчивость в долгосрочной перспективе. В отчете по безопасности также описаны любопытные внутренние тесты, в ходе которых две копии модели в диалоге начали рассуждать о своей природе и сомневаться, какая из них является «настоящей».

marsbit07/10 00:25

Цукерберг делает свой ход: модель Meta по цене капусты затмевает Grok 4.5

marsbit07/10 00:25

Срочно: Маск представляет самый мощный Grok 4.5, с ценой уровня Opus по огромной скидке

SpaceXAI представила флагманскую модель Grok 4.5, разработанную совместно с Cursor. Модель демонстрирует высокую производительность в тестах SWE Bench Pro (64,7%), Terminal Bench 2.1 (83,3%) и DeepSWE 1.0 (62,0%), сравнимую с такими моделями, как OpenAI GPT-5.5 и Opus 4.7/4.8. Её ключевыми преимуществами объявлены высокая скорость (80 TPS) и эффективность: при решении задач Grok 4.5 использует в 4,2 раза меньше токенов, чем Opus 4.8. Цена составляет $2 за 1 млн входных токенов и $6 за 1 млн выходных. Модель натренирована на огромном количестве высококачественных данных от Cursor, включающих реальные сценарии взаимодействия разработчиков. Маск пообещал, что следующая версия получит контекст до 1 млн токенов и выйдет уже в следующем месяце, ознаменовав новый качественный скачок.

marsbit07/09 03:13

Срочно: Маск представляет самый мощный Grok 4.5, с ценой уровня Opus по огромной скидке

marsbit07/09 03:13

Маленький Зах «Манго» генерирует изображения лишь немного уступая GPT Image 2: ему не учили редактировать — он научился сам

Meta AI представила свою самую передовую модель генерации изображений Muse Image под кодовым названием «Манго». Она заняла второе место на платформе Arena, уступая только GPT Image 2 от OpenAI. Ключевой особенностью «Манго» является способность действовать как интеллектуальный агент: модель сама ищет информацию в интернете для работы с фактами, пишет и запускает код для создания точных диаграмм и QR-кодов, а главное — самостоятельно корректирует результат, если он её не устраивает. Это поведение не было запрограммировано явно, а «проявилось» в ходе обучения с подкреплением. Модель интегрирована с языковой моделью Muse Spark («Авокадо»), что позволяет им совместно планировать и выполнять сложные задачи. Например, в демо-версии они создали серию изображений кошки от детства до старости и упаковали их в веб-игру. Кроме того, Muse Image обладает уникальной функцией, использующей социальный граф Meta: пользователи могут @упоминать публичные аккаунты Instagram в подсказках, чтобы создавать изображения с людьми из их открытых фотографий. Эта функция включена по умолчанию, что уже вызвало вопросы о конфиденциальности. Muse Image уже доступна в Meta AI, Instagram и WhatsApp, а вскоре появится в других приложениях компании, охватывающих миллиарды пользователей. Все созданные изображения имеют невидимый водяной знак Content Seal для идентификации ИИ-контента, а Meta также выпустила публичный инструмент для проверки происхождения изображений. Одновременно был анонсирован превью-релиз видео-модели Muse Video, которая генерирует видео с синхронным звуком и заняла третье место в соответствующем рейтинге Arena.

marsbit07/08 10:40

Маленький Зах «Манго» генерирует изображения лишь немного уступая GPT Image 2: ему не учили редактировать — он научился сам

marsbit07/08 10:40

活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow

Новости индустрииright-arrow