AI-Агенты

Zhipu AI и Университет Цинхуа выпустили модель GLM-5 на 744 миллиарда параметров – и впервые в истории open-weight модель набрала 50 баллов на Artificial Analysis Intelligence Index, встав рядом с Claude Opus 4.5 и GPT-5.2. Мы делали обзор GLM-5 ещё в марте – тогда модель ещё не раскрыла своего главного козыря. Но интереснее самой модели – эксперимент, который авторы провели перед релизом. И термин, который они ввели для описания сдвига, происходящего прямо сейчас.

Статья построена вокруг одного тезиса из работы: мы переходим от «вайб-кодинга» – когда человек даёт ИИ задачу и получает ответ – к «агентному инжинирингу», где ИИ-агент сам планирует, исполняет, проверяет и корректирует работу на длинных горизонтах. Этот переход меняет не технологию. Он меняет роль менеджера.

89% британских рекрутеров планируют увеличить использование AI в найме в этом году. Кандидаты в ответ пишут резюме через ChatGPT. Компании получают сотни одинаково отполированных документов и фильтруют их алгоритмами. CEO Adecco Group подсчитал: в среднем нужно 200 заявок, чтобы получить один оффер. Гонка вооружений, где обе стороны используют одну и ту же технологию.

За четыре месяца я создал больше 20 адаптированных резюме – одни и те же данные, радикально разные документы. Каждое адаптировано под конкретную вакансию: для одной компании акцент на платформенную инженерию, для другой – на масштабирование команд, для третьей – на трансформацию процессов. Данные одни, но перестановка приоритетов меняет всё.

Проблема – как понять, что резюме работает, до того как рекрутер его увидит? Грамматику проверит любой инструмент. Мне нужен был синтетический «первый читатель» – тот, кто смотрит на документ глазами нанимающего менеджера и говорит: «Я бы позвал на интервью» или «Я бы прошёл мимо».

В марте 2026 года Lenny Rachitsky опубликовал статью с говорящим заголовком: «Everyone should be using Claude Code». Материал разлетелся по LinkedIn и Telegram-каналам, набрал сотни тысяч просмотров, и теперь каждую неделю кто-то из менеджеров спрашивает: как это попробовать?

Ответ неудобный. Claude Code официально недоступен в России и большинстве стран СНГ. Подписка Anthropic Max, которая его открывает, стоит $100 в месяц и требует карту, которую не всегда легко получить. Это создаёт странную ситуацию: один из самых обсуждаемых AI-инструментов года – физически за барьером для значительной части аудитории, которая о нём читает.

Есть прямая альтернатива. OpenCode – open-source проект, который делает ровно то же самое, работает с любыми моделями (включая доступные в России), и ставится за 15 минут.

Это шестая часть серии. В предыдущей части мы зафиксировали 265 000 звёзд, присоединение создателя к OpenAI, первые enterprise-деплойменты через Sundae Bar и три новых CVE. Это было 12 дней назад.

5 февраля мы подвели итог четырёх недель OpenClaw-хайпа, сделав вывод, который тогда казался очевидным: инструмент работает для личных задач, но корпоративный применение практически отсутствует. Прошёл месяц. OpenClaw обогнал React по звёздам на GitHub, набрав 265 000 против 228 000 у самого популярного JavaScript-фреймворка в истории, – и это только начало того, что изменилось.

После трёх статей о критических проблемах безопасности, уроках workflow и 72 часах исправлений логичен вопрос: а что люди реально делают с OpenClaw?

За две недели с момента взрывного роста (22 января – 5 февраля 2026) накопился достаточный массив подтверждённых кейсов использования из Reddit, X/Twitter, YouTube-туториалов и блогов разработчиков. Интересно, что паттерн применения показывает не столько революционные сценарии, сколько резкое снижение барьера входа для уже существующей автоматизации.

Удивительно, но большинство реализованных кейсов технически доступны через n8n, Make или Zapier последние 3–5 лет. Разница не в возможностях – разница в том, кто теперь может это реализовать. Это заставляет задуматься: OpenClaw – это действительно новая категория инструментов или просто более доступная обёртка над старыми концепциями?