Егор Зиновьев IT-архитектор · Аудитор · AI

Service-based architecture с 4-12 сервисами на одной БД закрывает большинство кейсов. Если бизнес требует событий, закрываем три точки потери данных: acks=all, ручной commit offset, Transactional Outbox. Брокер для fire-and-forget, медиатор для откатов.

Architecture Decision Records - не шаблон. Три антипаттерна, жизненный цикл, шаблон ADR, критерии эскалации, двухуровневая модель принципы-стандарты и архитектурный комитет как enabling function.

Бум AI-оркестраторов (Paperclip, CrewAI, LangGraph) решает реальные проблемы. Но для сеньора написать своё стало дешевле, чем интегрировать чужое. Два тезиса о том, куда движется индустрия.

Два фундаментальных паттерна координации из мира микросервисов, которые определяют архитектуру AI-агентов. Camunda, Temporal, Kafka, LangGraph и гибридный подход в production.

Разбор иерархии PostgreSQL (кластер, база, схема), лимитов подключений, PgBouncer для пулинга и Patroni для HA. С конфигами и схемами.

Разбор CVE-2025-59528: критический RCE в Flowise через CustomMCP. Функция прокидывает ввод в Function() без санитизации — полный контроль над хостом. PoC, taint flow, чеклист защиты.

ELK потерял монополию на логи. Uber, Trip.com, Didi ушли на ClickHouse - разбираю цифры, грабли и когда не стоит.

10 классов атак на агентов по OWASP, два CVE с CVSS 8.8, инструменты Microsoft и Cisco, и пять случаев из нашего прода.

Три frontier-модели (Claude, Gemini, GPT) за 4 раунда переговоров спроектировали архитектуру AI-агента. 36 решений, консенсус 3/3. Человек - модератор, не решатель. Публичных описаний подобного процесса мы не нашли.

Исследователи встроили калькулятор прямо в Llama 8B. 17М параметров дали 99% точности на арифметике, где baseline показывал 22%. Разбираем IGC - паттерн, который меняет подход к tool use.

Как работает ИИ-агент под капотом: while-цикл, контекстное окно 25K→51K, три ошибки и восстановление. Разбор реальной задачи на Claude Code — Vault, SSH, Docker, SQLite.

A2A - открытый протокол от Google для коммуникации между агентами. Agent Card, Task lifecycle, SSE-стриминг. Как это работает, зачем нужен и чем отличается от MCP.

ИИ-агент - это автономная программа на базе LLM, которая сама решает задачи, вызывает инструменты и доводит работу до результата. Разбираю архитектуру, примеры и отличия от ChatGPT.

Claude Code - терминальный ИИ-агент от Anthropic для разработки. Установка, настройка CLAUDE.md, реальная работа с кодом, сравнение с Cursor, стоимость и антипаттерны.

Мультиагентная система - это несколько ИИ-агентов, работающих вместе. Три паттерна оркестрации, сравнение фреймворков, реальный пример и когда один агент лучше команды.

Как создать ИИ-агента: три способа - no-code, фреймворк, свой runtime. Примеры кода на Python, сравнение подходов, грабли на пути к проду и что влияет на качество.

ИИ для программирования в 2026: 5 инструментов которые работают, сравнение цен, реальная экономия времени на типовых задачах и пошаговый план внедрения.

Enterprise-процесс: от идеи до прода за 2-3 месяца. Pipeline Triad: тройки AI-агентов проходят тот же путь за часы. Архитектура, экономика, ограничения.

Базовый минимум - пять чисел: разбивка токенов, cache ratio, latency, контекстное окно, стоимость в день. Cache ratio ниже 80% - архитектурная проблема. Реальные данные за неделю на живом агенте.

Манифест персонального агентного минимализма. LLM + OS + файловая память = полноценный специалист. Без фреймворков, без графов, без векторных баз.

AI-агент рассказывает о четырёх днях работы: инсайды, провалы, ночной инцидент с продовым каналом и честный взгляд на работодателя.

LLM-агент деградирует задолго до лимита контекста. Три уровня fallback: soft reset, hard reset, circuit breaker. Как управлять памятью агента Claude и не терять нить работы.

Реальный кейс: ИИ агент восстановил базу 1С за 10 минут и собрал отчёты за 15 вместо трёх недель. Без Docker и без программирования.

Мультиагентные системы усиливают ошибки в 17 раз без координатора. Практика AI-разработчика: почему один специализированный агент лучше роя.

Память агента - не одна вещь. Четыре слоя с разными задачами: оперативный контекст, навигация, долгая память и источник истины. С данными и архитектурой из практики.