Практический журнал об AI-системахEN
Agent Lab Journal
Меню

Проверяем AI-инструменты на реальных сценариях и показываем не только результат, но и границы метода.

Все материалы →
Схема структурированных вопросов для надёжного AI-агента

Как структурированные вопросы уменьшают ошибки AI-агента: как создать ии агента

Этот практический материал описывает агент получает неоднозначное задание и либо самовольно выбирает архитектуру, либо перегружает пользователя длинным вопросом. и задаёт воспроизводимый тест по теме «как создать ии агента» без неподтверждённых обещаний результата.

Читать исследование →

Отобрано редакцией

С чего продолжить

Роботизированная рука, микроскоп, дозатор и оптический стенд соединены единым цифровым контуром управления

Model Hardware Standard: автоматизация исследовательской лаборатории с AI-агентами

Сначала AI-агенты научились вызывать программные инструменты через MCP. Теперь Anthropic предлагает общий слой для микроскопов, роботов, дозаторов и лазерных установок. Это уже не просто удобная интеграция: ошибка модели может закончиться физическим движением.

Схема аудита JSONL-журнала Claude Code и категорий токенов

Как проверить скрытые напоминания и расход контекста в логах Claude Code

Терминальный интерфейс Claude Code показывает диалог, но не обязан отображать каждую служебную вставку, которую получила модель. Поэтому частоту ip_reminder и её возможную связь с ростом контекста нельзя надёжно оценить по экрану. Проверяем локальный JSONL-транскрипт, отдельно считаем напоминания и четыре категории токенов, а затем формируем отчёт, который можно повторно проверить без отправки истории во внешний сервис.

Матрица минимальных прав для трёх инструментов MCP-сервера

Минимальные привилегии для MCP-сервера, работающего с внутренними системами

Одна техническая учётная запись с правами на чтение, изменение и удаление превращает ошибочный вызов модели или промпт-инъекцию в доступ ко всей интеграции. Исправление начинается не с системного промпта, а с разделения полномочий на уровне идентификационных данных и целевой системы.

Методики

Разобраться глубже

Сравнение baseline и candidate при регрессионном тесте RAG

Регрессионные тесты RAG при обновлении корпуса документов

Новая редакция инструкции может ухудшить ответы, даже если модель, промпт и поисковый код остались прежними. Причиной бывают удалённые факты, изменившиеся формулировки, другая нарезка документов и новые конкурирующие фрагменты. Ниже — воспроизводимый способ сравнить две версии корпуса по трём слоям: поиск, цитаты и итоговый ответ.

Читать материал →
Схема минимизации и редактирования полей трассировки AI-агента

Минимизация персональных данных в трассировках AI-агентов

Полные промпты, ответы инструментов и промежуточные состояния ускоряют отладку, но превращают систему наблюдаемости в копию пользовательских документов, переписки и коммерческих данных. Практическая цель — сохранить диагностическую ценность трассы, не сохраняя исходное содержание по умолчанию.

Читать материал →

Навигация

По задаче

Нужен такой контур в вашем процессе?Проектируем AI-автоматизацию с проверками, журналом действий и понятными границами.
Обсудить задачу →