brandgrowthos — 27-03-2026

8 твитов за 24 часа. Аккаунт про AI-агентов в production — без хайпа, с практическими наблюдениями. Все посты с нулём или единицей лайков, но качество мыслей выше среднего.

Что случилось

n8n с несколькими личностями. Один и тот же workflow меняет стиль под разные платформы — что-то вроде менеджера по контенту, который пишет по-разному для LinkedIn и Twitter, но через одну автоматизацию.

RAG в production падает не там, где думают. Не из-за эмбеддингов — из-за индексации. Плоский поиск работает на 10k документах, ломается на 100k+. Проблема не в модели, а в том, как данные уложены перед поиском.

AI учит людей думать агентами. Интересное наблюдение: раньше люди учили AI писать код. Теперь AI учит людей проектировать agent workflows. Кто освоил это мышление — видит задачи иначе.

DeepMind опубликовал фреймворк оценки рисков манипуляций для AI-агентов. Финансы и здравоохранение в приоритете. Формальная методология — значит, регуляция не за горами.

CLI-инструменты и AI-агенты. Хорошая провокация: CLI-утилиты спроектированы под людей, печатающих команды. AI-агенты как основные пользователи CLI — совсем другой UX. Скорее всего, интерфейсы придётся переосмыслить.

Большинство проблем — не модельные. Главный тезис автора: 90% проблем решаются не лучшей моделью, а лучшим вопросом. Инженеры проводят время не так.