Опыт разработки пет-проекта с помощью LLM-агентов показал, что без строгой архитектуры машинная генерация кода быстро приводит к нестабильности и неподдерживаемости. Решение -…
Эксперимент показал, что связка LLM-агента и изолированной среды с классическими инструментами анализа способна не просто генерировать отчеты, а извлекать конкретные индикаторы компрометации…
Новый инструмент решает проблемы моноязычности и неэффективного поиска по зависимостям, преобразуя код на Python, TypeScript, Go и Rust в единую структурированную модель.
Новое исследование Anthropic о безопасности LLM-агентов подверглось критике за избирательный подход и некорректные сравнения, что ставит под сомнение практическую ценность их выводов.
