Agents

Manus Academy дает формат обучения, где рассказывают и показывают, как собирать рабочие цепочки с ИИ-агентом под задачи бизнеса. Фокус на финансах, аналитике и продакт-рутинах – собрать инфу, разложить документы, сделать исследование, оформить отчет, автоматизировать повторяющиеся шаги и не утонуть в ручных копипастах.

Вышла фича Meeting Minutes: включаешь запись на живой встрече, и Manus пишет, анализирует аудио и собирает структурированный протокол с ключевыми моментами, участниками и задачами. Причем с распознаванием спикеров, так что action items не превращаются в угадайку кто это сказал.

🤔 Зачем агентам нужны инструменты?

Всё, что нужно — просто описать идею 💡

Вот быстрый список частых юзкейсов, что можно поделать с агентом в браузере (на примере Comet)

Теперь при создании агента можно выбрать кастомную нейросеть и подключить её в чат-бот!

Prime Agent — это больше, чем харнесс модели. Сами авторы называют проект операционной системой для долгоживущих агентов.

Новая модель сделана под долгоживущих AI-агентов, coding-задачи и дешёвый inference. Внутри гибридная архитектура Mamba-2 + MoE + Attention, контекст до 1 млн токенов, а pretraining прошёл на более чем 20 трлн токенов.

Идея в том, чтобы мультимодальные возможности подключались к агенту как набор инструментов, а не были жёстко зашиты в конкретную модель.

Агент, запущенный внутри Claude Code, Codex, Qwen Code, Gemini CLI или другого harness, может сам обнаружить нужный capability, вызвать его и встроить результат в более длинный workflow.

Cursor провела необычный эксперимент: агентам выдали только официальную документацию SQLite объёмом 835 страниц и поручили с нуля реализовать собственный движок базы данных на Rust.

Для многих из нас софт – это, в первую очередь, интерфейсы: десятки экранов и кнопок, через которые люди делают работу. Но, по мнению авторитетного инвестфонда a16z, ИИ может изменить саму архитектуру софта. И главный сдвиг здесь не в том, что появится «еще один ИИ-ассистент», а в том, что интерфейс может просто перестать быть главным. Или исчезнут…

Агенты, которые управляют браузером или правят код, решают каждую задачу с нуля. Провалился - забыл. Получилось - тоже забыл. Google Research предложил (https://research.google/blog/reasoningbank-enabling-agents-to-learn-from-experience/) фреймворк ReasoningBank, который даёт агенту память и позволяет учиться на ошибках, а не только на победах.