Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
3013
AutoGen vs CrewAI: Битва агентов на реальных задачах — что выберет Senior DevOps?
Тест на токен-эффективность, скорость и качество кода. Бенчмарки, примеры на Python и рекомендации по выбору для проектов в 2026 году.
3014
Обзор Agentic RAG System: продвинутая реализация с инструментами и оценкой
Глубокий разбор продвинутой Agentic RAG системы с инструментами и встроенной оценкой. Сравнение с аналогами, архитектура на FastAPI и pgvector, кому подойдет в
3015
Утечка: Meta тестирует Avocado 9B, Mango-агент и TOMM - новые open-source модели
Слухи о тестировании Meta трех новых моделей - Avocado 9B, Mango-агента и TOMM инструментов - взбудоражили open-source сообщество. Детали утечки и анализ на мар
3016
Self-Healing Neural Networks на PyTorch: как бороться с дрейфом модели без переобучения
Глубокий гайд по созданию самовосстанавливающихся нейросетей на PyTorch. Архитектура ReflexiveLayer, полный код, онлайн-адаптация для продакшена.
3017
Project-graph-mcp: как ИИ-агенты анализируют код с помощью графа зависимостей и сжатого JSON
Обзор MCP-сервера для анализа мультиязычных проектов. Сжатие структуры кода в 10-50 раз, экономия токенов, интеграция с ИИ-агентами.
3018
Бенчмарк LLM на Mac M5: как выжать максимум скорости из LM Studio с MLX и GGUF
Практическое руководство по бенчмарку LLM на Mac M5 в LM Studio. Сравнение MLX и GGUF, настройка для максимальной скорости, тесты Gemma3 27B, Nemotron, GPT OSS.
3019
Вайб-кодинг и сертификация Claude: как изменились требования к AI-разработчикам
Anthropic запустила сертификацию Claude Certified Architect. Вайб-кодинг и управление AI-агентами теперь обязательные навыки. Что изменилось для разработчиков?
3020
Как отслеживать и оптимизировать затраты на LLM API: гайд по провайдерам и инструментам
Полный гайд по контролю бюджета на LLM API: как отслеживать затраты, сравнивать провайдеров (OpenAI, Anthropic, Mistral) и выбирать инструменты для экономии. Ак
3021
Как обойти ИИ-бенчмарк PAC1 с помощью Python-скрипта и регулярных выражений: Zero-Cost Agent вместо LLM
Практическое руководство по созданию Zero-Cost Agent на Python для обхода PAC1 бенчмарка с помощью регулярных выражений и конечного автомата. Экономия бюджета и
3022
RAG-боты для стройки, шахт и ухода за пожилыми: как не угробить проект в регулируемых отраслях
Query expansion через Haiku, трёхуровневые промпты, локальные эмбеддинги ChromaDB. Готовые рецепты для стройки, ухода за пожилыми и шахт.
3023
DRAG with KNEE: как реализовать динамический RAG с интеллектуальной обрезкой контекста на Python
Пошаговый гайд по реализации DRAG with KNEE — динамического RAG с интеллектуальной обрезкой контекста через анализ "колена" графа. Qdrant, иерархическое дерево,
3024
Otis: как 3D пространственная память обещает улучшить запоминание в чатах с ИИ на 400%
Как Otis использует 3D пространственную память для улучшения запоминания в чатах с ИИ. Технический разбор на 29.03.2026.