ИИ-агент за пару кликов — создаем персонального помощника без кода

Запустить ИИ-агента теперь можно в Agents Space от Cloud.ru. Это пространство в формате чата, где вы легко создать агента и подключить к нему нужные сервисы.

Внутри:
• ИИ-агенты для решения повседневных задач
- Возможность создать собственного агента под конкретные задачи
- Популярные ИИ-модели на выбор: Kimi K2.5, Qwen 3.6-35B-A3B, Claude Opus 4.8 и другие
- Коннекторы к почте, календарю и другим сервисам

При этом не нужно кодить, настраивать модели, серверы и среду.
Попробовать можно здесь

Насколько быстро сейчас вендоры двигаются. Только появилась новая модель Jev, а Omni BI уже добавил фичи https://docs.omni.co/demos/2026/20260925

Omni сейчас прям очень hot! Но дорогой, как Sigma BI + токены есть

Я добавил еще настройки LLM в Omni. Они выдают доступ к подписке и отдельно платим.

Столько хотел рассказать, но не успел:) В след раз уже

Прагматичный инженер написал The state of the tech industry in 2026, в отчете он рассказал про основные изменения в индустрии, которые уже очевидны для многих “пользователей” и “клиентов” ИИ.

Структура доклада:
1. Скорость изменений. Темп перемен, в первую очередь из-за ИИ, беспрецедентный.
2. Что изменилось. Разработка уходит от ручного кодирования к автоматизированным процессам с несколькими ИИ-агентами. Число pull request'ов, созданных агентами, резко растёт.
3. Что сломалось. Появились проблемы с качеством и надёжностью кода. Привычное код-ревью перестаёт справляться с объёмом.
4. Что осталось прежним. Команды по-прежнему решают, выйдет ли проект. Планирование остаётся критичным, несмотря на ИИ.
5. Что дальше. Облачные кодинг-агенты станут доминирующими, а ИИ глубже встроится в процесс разработки. Команды и проекты станут меньше, а доля работы агентов вырастет.


Выводы
• Агенты ускоряют написание кода, но ответственность за результат остаётся на людях. Ревью, архитектура и надёжность важнее, чем раньше.
• Процессы придётся перестраивать: старое код-ревью не рассчитано на поток изменений от агентов. Нужны новые подходы к тестированию и контролю качества.
• Узкое место смещается от написания кода к его пониманию и проверке. Ценятся постановка задач и умение оценивать решения.
• Командная работа и планирование не устаревают. ИИ помогает исполнять, но не решает, что строить.
• Тренд на меньшие команды при большей роли агентов.

Мне как инженеру этот тренд очень заметен.

Недавно я ради эксперимента проанализировал количество коммитов и PR в GitHub: ИИ позволил нетехническим пользователям создавать PR так же быстро, как и техническим. Примерно такая же статистика, как все быстро пишут код, как на картинках.

Другой вопрос — их качество и суть.

Самый простой пример — новая dbt-модель. Вроде всё красиво и работает, но запрос выполняется в 30 раз дольше и читает много данных. Очевидно, ИИ сделал модель, но ему всё равно на стоимость Snowflake Compute.

Спустя полгода code review уже невозможно делать без агентов, потому что весь код написан агентом.

Совершенно не остаётся времени на coding art: подумать, сравнить, выбрать лучший вариант. Клик-клик, и вот уже новая фича.

Сейчас у меня на Mac 6 виртуальных рабочих столов, на каждом открыт терминал, а в каждом терминале по 4–6 сессий. Я прыгаю с одной на другую, а в промежутках — Slack и Zoom.