Mind & Mesh

Agent OS

О чём это

Разборы агентных системи AI-инфраструктуры

Здесь я разбираю, как устроены AI-агенты изнутри и почему они ломаются: контекстное окно и его пределы, харнес как слой между моделью и сделанной работой, память агента, протоколы подключения инструментов, запуск моделей на своём железе. Опора: документация, спецификации, чужие замеры и собственные прогоны, а не пресс-релизы.

Меня зовут Владимир Кузнецов, в сети Takeshi Ku. Полные версии разборов лежат в Лаборатории, короткие в Telegram-канале Mind & Mesh.

Последние разборы

09.09.26
Лаборатория

Локальная модель занимает видеопамять дважды: весами и разговором

Из чего складывается видеопамять под локальную модель, почему разговор стоит памяти и как устроен кеш внимания, три способа платить за него меньше с ценой каждого, и что из этого следует при выборе модели, карты и длины контекста.
читать →
26.08.26
Лаборатория

Харнес: как он устроен и почему от него зависит результат агента

Разбираю харнес по частям: четыре обязанности, пять типовых поломок по данным пяти тысяч прогонов, замер, в котором ярлыки шести харнесов разошлись с измеренным, и вопросы к тем, кто продаёт вам агента.
читать →
16.08.26
Лаборатория

Контекстное окно: как оно устроено и почему кончается

Разбор механики: из чего складывается длина, что показывают замеры на длинном входе и на длинном разговоре, как работает автосжатие и что из этого следует для повседневной работы с агентом.
читать →
14.07.26
Блог

Выбор модели становится политикой выполнения агента

Workweave Router как внешний сигнал: агентным системам нужен не один провайдер по умолчанию, а правила выбора модели для разных шагов работы.
читать →
11.07.26
Лаборатория

Что такое AI-агент и как его классифицировать

Практическая модель: сначала найти агентный выбор внутри системы, затем описать задачу, функции, запуск, полномочия, участие человека, состояние и оценку.
читать →
Все разборы в Лаборатории →