MCP в Cursor IDE: подключаем AI-агенту внешние данные без возни с API

Cursor IDE умеет генерировать код, рефакторить, объяснять и дебажить. Но по умолчанию он видит только файлы в вашем проекте. Если нужно, чтобы агент сходил в Google Trends, проверил задачи в Jira или прочитал что-то из Notion, приходится копировать данные руками и вставлять в чат. Агент получается не особо автономным, каждый шаг требует вашего участия. MCP даёт агенту инструменты — функции, которые тот вызывает сам, когда ему нужны внешние данные. Вместо «вот тебе CSV, проанализируй» вы пишете «проанализируй тренды по запросу X», и агент сам вызывает нужную функцию, получает данные и работает с ними. Читать разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031434/

#mcp #Cursor_IDE #ииагенты #LangGraph #Google_Trends #python #автономные_агенты

Как Gemma и LangGraph написали законопроект победившего биопанка

Для специального бенчмарка мне потребовался нормативно-правовой документ с научной терминологией, перекрестными ссылками и набором сложных для векторизации имён. По традиции для подобных задач я использую тексты в жанре Киберпанк. Сразу вспомнил о «Манифесте Киберпанка» (слишком коротком для моей задачи) и Предложении 653 из «Видоизмененного углерода», у которого в реальности вообще нет текста. Делать подобный текст руками долго и довольно странно. В итоге решил совместить, опробовать агентную архитектуру для подготовки корпоративной «нетленки» и проверить, на что способна локальная модель в плане юридических и околонаучных текстов.

https://habr.com/ru/articles/1030684/

#text_generation #ollama #gemma #киберпанк #будущее #langgraph #agentic_ai #legal_ai

AI-агенты в продакшене: почему demo не равно реальность

Посмотрел демку, где AI-агент ревьюит PR за 40 секунд — и решил внедрить у себя. LangGraph, GitHub API, неделя на прототип. Прототип заработал красиво. А потом начался продакшен: галлюцинации, 60% мусорных комментариев, разработчики игнорируют бота. Рассказываю, как чинил это три месяца и к каким цифрам пришёл.

https://habr.com/ru/articles/1031352/

#AIагенты #LangGraph #LangChain #кодревью #LLM #автоматизация #GPT4 #продакшен

Как я создал AI-ассистента для трейдинга на T-Invest API Часть 2: Human-In-The-Loop

В предыдущей статье было рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.

https://habr.com/ru/articles/1030892/

#ииагенты #ииассистент #langgraph #langchain #chainlit #tinvest #тинвестиции_api #тинвестиции #агент

#Python Friday #329: Human in the Loop With #LangGraph - #ai

https://pythonfriday.dev/2026/05/329-human-in-the-loop-with-langgraph/

Per-user OAuth для MCP-серверов: Keycloak, n8n и Telegram-бот через один Auth Proxy

MCP-серверы не умеют в авторизацию, n8n не умеет в per-user токены, а OAuth-клиенты говорят на разных диалектах. Рассказываем, как один Auth Proxy перед FastMCP Gateway закрыл все три проблемы — и почему в итоге бот переехал на LangGraph Архитектура, грабли и код

https://habr.com/ru/articles/1030302/

#MCP #OAuth2 #Keycloak #FastMCP #LangGraph #n8n #Telegramбот #peruser_авторизация #AIагент #Auth_Proxy

DataCopilot: строим мультиагентную архитектуру для работы с корпоративным хранилищем данных и документацией

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шакуров, я ML-инженер в VK. Сегодня индустрия активно внедряет LLM для оптимизации рабочих процессов. Наша команда решила идти не от самой технологии, а от реальных потребностей. Чтобы найти процессы с наибольшим потенциалом для автоматизации, мы начали с аудита текущей рутины: проанализировали, с какими запросами аналитики и менеджеры приходят в чаты поддержки к инженерам Data Office (специалистам, отвечающим за сбор, хранение и миграцию корпоративных данных) и к разработчикам нашей платформы данных (команде, которая поддерживает и дорабатывает DWH). Затем сформировали образ нашей будущей системы: она помогает ориентироваться в каталоге витрин, может рассказать, что и где хранится, помогает заполнить заявку на доступы, отвечает на вопросы по специфической документации и пишет скрипты, которые люди могут сразу забрать к себе в ETL-процессы. Под катом рассказали о том, что из этого вышло. Почему рой, а не RAG

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1029088/

#llm #dwh #мультиагентные_системы #rag #swarm #langgraph

#Python Friday #328: Create Tools for #LangGraph - #ai

https://pythonfriday.dev/2026/04/328-create-tools-for-langgraph/

Как в СНГ выбирают людей для AI-внедрения — и почему это страшно. Кейс из жизни

Реальная история: компания внедряет AI, но оценивать экспертов назначила DevOps-инженера на n8n. Это не исключение — это норма для СНГ-рынка. И вот почему это проблема.

https://habr.com/ru/articles/1027410/

#искусственный_интеллект #langgraph #vllm #llamacpp #python #itрынок_снг #itрынок #itрынок_россии