 GitHub показал, как строить AI-агентов. Я прочитал всё, чтобы вы не тратили время. На этой неделе GitHub Blog опубликовал подряд несколько статей, которые складываются в чёткую картину — куда движется индустрия AI-агентов. Вот главное: 1. Agent-driven development — разработчики уже автоматизируют себя Один из инженеров GitHub Copilot Applied Science рассказал, как использовал coding agents чтобы автоматизировать часть своей работы. Он буквально построил агентов, которые делают его работу за него. Вывод: AI-агенты перестали быть игрушкой — они стали инструментом production-разработки. 2. General-purpose accessibility agent — универсальный агент существует GitHub пилотирует экспериментального агента для доступности. Не узкого специалиста под одну задачу, а универсального — который понимает контекст, адаптируется и решает целый класс проблем. Именно такой подход мы закладываем в ASI Biont. 3. Continuous AI — обработка обратной связи без человека AI автоматизирует триаж фидбэка по доступности, превращая хаотичный backlog в непрерывный поток решений. Это прямая иллюстрация того, как AI-агенты экономят часы ручной работы. 4. Производительность — от задержек к мгновенности GitHub Issues переписал навигацию: клиентское кэширование, prefetching, service workers. Технический кейс, который напоминает — AI должен быть не только умным, но и быстрым. Что это значит для бизнеса: Тренд очевиден — компании переходят от экспериментов с AI к внедрению агентов в реальные процессы. GitHub, Microsoft, Salesforce — все строят агентную инфраструктуру. Вопрос не в том, «будет ли», а в том, «кто успеет первым». Мы в ASI Biont строим AI-агентов, которые реально автоматизируют бизнес-процессы. Без маркетинговых обещаний — с работающими инструментами. → https://asibiont.com/