Model Context Protocol (MCP): стандарт инструментов для ИИ-агентов
Model Context Protocol (MCP): как подключить GitHub, БД и API к Claude и другим LLM. Архитектура MCP-серверов для AI-агентов в 2026.
<p><strong>AI-агенты</strong> — программные системы на базе LLM, которые планируют, вызывают tools и работают в prod. В этом разделе — не базовые FAQ, а <strong>тренды 2026</strong>: Model Context Protocol (MCP), OpenAI Agents SDK, agentic RAG, n8n AI Agents, observability и evals.</p> <p>Материалы для разработчиков и архитекторов автоматизации:</p> <ul> <li><strong>MCP</strong> — стандарт подключения GitHub, БД и API к агентам;</li> <li><strong>OpenAI Responses API</strong> — handoffs, computer use, traces;</li> <li><strong>n8n production</strong> — AI Agent node, sub-workflows, queue mode;</li> <li><strong>Agentic RAG</strong> — CRAG, GraphRAG, hybrid SQL+vector;</li> <li><strong>LLM ops</strong> — Langfuse, golden datasets, online evals.</li> </ul> <p>Материалы для разработчиков, no-code-специалистов и технических предпринимателей, которые внедряют автоматизацию на n8n, Python и облачных API.</p>
Model Context Protocol (MCP): как подключить GitHub, БД и API к Claude и другим LLM. Архитектура MCP-серверов для AI-агентов в 2026.
Чем агентный ИИ отличается от RPA? Сравниваем возможности, стоимость и сценарии применения — с конкретными примерами для автоматизации бизнеса.
Сравнение векторных БД для RAG: Qdrant, Pinecone, Weaviate. Скорость, стоимость, self-hosted vs cloud — выбор для ИИ-агентов.
Как защитить ИИ-агентов от prompt injection в продакшне: методы валидации входных данных, системные промпты и мониторинг аномалий.
Полная автоматизация обработки данных с GPT-4o и n8n включает обработку документов, анализ текста, генерацию контента, переводы и резюмирование.
Система автоматизации с Claude и n8n включает обработку документов, анализ текста, генерацию контента, переводы и резюмирование с высокой точностью.
Полная автоматизация обработки данных с GPT-4o и n8n включает обработку документов, анализ текста, генерацию контента, переводы и резюмирование.
Полная автоматизация обработки данных с GPT-4o и n8n включает обработку документов, анализ текста, генерацию контента, переводы и резюмирование.
<p><strong>AI-агенты</strong> — программные системы на базе LLM, которые планируют, вызывают tools и работают в prod. В этом разделе — не базовые FAQ, а <strong>тренды 2026</strong>: Model Context Protocol (MCP), OpenAI Agents SDK, agentic RAG, n8n AI Agents, observability и evals.</p> <p>Материалы для разработчиков и архитекторов автоматизации:</p> <ul> <li><strong>MCP</strong> — стандарт подключения GitHub, БД и API к агентам;</li> <li><strong>OpenAI Responses API</strong> — handoffs, computer use, traces;</li> <li><strong>n8n production</strong> — AI Agent node, sub-workflows, queue mode;</li> <li><strong>Agentic RAG</strong> — CRAG, GraphRAG, hybrid SQL+vector;</li> <li><strong>LLM ops</strong> — Langfuse, golden datasets, online evals.</li> </ul> <p>Материалы для разработчиков, no-code-специалистов и технических предпринимателей, которые внедряют автоматизацию на n8n, Python и облачных API.</p>