# red\_mad\_robot Published articles for red\_mad\_robot. This is one page of public article previews, not the complete archive. Follow Next page to continue. Summaries are not the original full articles. ## Agent Driven SDLC: как меняется разработка в эпоху ИИ DevFeed: [Agent Driven SDLC: как меняется разработка в эпоху ИИ]() Original publisher: [Read original article]() Author: Welltraum (Selectel, red\_mad\_robot) Published: 2026-07-03T09:27:57Z Content type: article Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [sdlc](), [Artificial Intelligence](), [cursor](), [MCP]() Tags: [agent](), [ai](), [cursor](), [mcp](), [ml-de586e9a18ae](), [red-mad-robot](), [sdlc](), [selectel](), [tag-7c29fef020e9](), [tag-86b843454893](), [tag-e076f05a03bb]() ### AI overview The article examines how software development life cycles change when AI assistants and agents are introduced. It argues that an AI tool alone is insufficient for predictable, high-quality results: teams must configure the tool, understand its context and MCP capabilities, use structured approaches such as Plan-Act or SDD, and train engineers over time. ### Source excerpt Еще примерно год назад нам обещали, что разработка с приходом AI ускорится в 10 раз. Однако все понимают, что прогнозируемого роста за это время не произошло. Почему -- сейчас попробуем разобраться. Привет, Хабр! Я Влад Шевченко, CTO по AI в red_mad_robot. Сегодня поговорим об анатомии AI-агентов, критериях готовности компании к работе с ними и кризисе жизненного цикла разработки ПО, а также ответим на вопрос, почему нельзя просто написать запрос агенту и ждать результата. Мы в компании взаимодействуем с искусственным интеллектом уже достаточно давно, и в данный момент занимаемся трансформацией бизнеса: смотрим, что меняется в клиентах, где-то помогаем, а где-то учимся у них. Я разделил SDLC на два подхода. Начнем с разработки классических систем без искусственного интеллекта, но с применением его как помощника. Читать далее ## Как маскировать персональные данные на изображениях: наш эксперимент с OCR и NER DevFeed: [Как маскировать персональные данные на изображениях: наш эксперимент с OCR и NER]() Original publisher: [Read original article]() Author: andrivasg (red\_mad\_robot) Published: 2026-03-17T15:55:37Z Content type: tutorial Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Natural language processing](), [pii]() Tags: [ai](), [computer-vision](), [llm](), [ner](), [nlp](), [ocr](), [pii](), [red-mad-robot](), [rnd](), [tag-601fbc7112a4](), [tag-7bc388df28ed](), [tag-9bf5e01ce62e](), [tag-b92bf5906bbd](), [tag-ef0b1bf200df]() ### AI overview The article describes red_mad_robot's experiment using OCR combined with a NER model to detect and selectively mask personally identifiable information in images without training specialized visual detectors. On a dataset of 40 annotated images, the pipeline masked 90% of personal data while falsely masking 14% of text polygons; performance declined on difficult real-world photographs. ### Source excerpt Всем привет! Меня зовут Андрей Иванов, я NLP-исследователь в R&D red_mad_robot. Мы разрабатываем систему Guardrails для защиты персональных данных (PII) и фильтрации небезопасного контента. В этой статье расскажу, как мы решали задачу точечного маскирования PII на картинках без обучения специальных визуальных детекторов. Разберём связку оптического распознавания символов (OCR) с NER-моделью, покажем метрики на реальных данных, раскроем ограничения подхода и наши решения для их преодоления. Читать далее ## Прогноз AI на 2026 год: давление инфраструктуры и рост агентных систем DevFeed: [Прогноз AI на 2026 год: давление инфраструктуры и рост агентных систем]() Original publisher: [Read original article]() Author: redmadrobot (red\_mad\_robot) Published: 2026-01-29T15:56:25Z Content type: opinion Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Artificial Intelligence](), [Large Language Model](), [Retrieval Augmented Generation (RAG)]() Tags: [2026](), [ai](), [ai-ml](), [llm](), [llm-12323b29df45](), [llm-2bcc9c6ba7f7](), [opensourse](), [rag](), [red-mad-robot](), [tag-9f85ffbe4115](), [tag-de346e330e7e](), [tag-e75d8ba74bc8]() ### AI overview The article presents predictions about AI development in 2026, arguing that value will shift from larger foundation-model pretraining toward post-training, fine-tuning, and integration with tools, data sources, and orchestration rules. It discusses agentic architectures, the need for more reliable task execution, and the practical role of RAG systems. ### Source excerpt В конце прошлого года обсудили с Head of R&D red_mad_robot Валерой Ковальским, как будет развиваться AI в 2026 году. В статье делимся его прогнозами и разбираем, какие изменения уже формируют индустрию и какие станут критичными в ближайшие годы -- с точки зрения инженерии, масштабирования и реального применения в продуктах. Дополнительный контекст и комментарии дал Саша Абрамов -- AI-визионер, руководитель AI/ML-команд и автор Dealer.AI. Читать далее ## Как мы сделали гибридный AI-поиск по смыслу книг: двухконтурная архитектура и семантическое ранжирование DevFeed: [Как мы сделали гибридный AI-поиск по смыслу книг: двухконтурная архитектура и семантическое ранжирование]() Original publisher: [Read original article]() Author: redmadrobot (red\_mad\_robot) Published: 2026-01-21T15:59:35Z Content type: article Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Artificial Intelligence](), [Large Language Model]() Tags: [ai](), [ai-bd672f15c6b7](), [llm](), [red-mad-robot](), [tag-56f89eb50742](), [tag-61cd5a476b1d](), [tag-68e701e78517](), [tag-8e9a901cca08](), [tag-d3924b22da16](), [tag-d89cae10e887](), [tag-e75d8ba74bc8](), [tag-fff30f70f2f8]() ### AI overview This article describes how red_mad_robot and the beeline Books service developed a hybrid AI search system for finding books by meaning and context rather than exact keywords. The system vectorized metadata for more than 500,000 books, used an LLM and a vector database, and was designed to match free-form queries such as requests based on mood or themes. ### Source excerpt Всем привет! Меня зовут Яна Чеканова, я проджект-менеджер в red_mad_robot уже два года -- и да, я не технарь, а филолог по образованию. Парадоксально, но именно это образование помогло мне в одном из самых технологичных проектов -- создании AI-поиска для сервиса книги билайн. Идея родилась у команды билайна: они провели исследование и поняли, что большинство читателей не ищут конкретного автора или название, а ориентируются на настроение и ощущение от книги -- "что-то атмосферное", "что-то как любимый роман". Так появилась гипотеза: сделать поиск, который понимает смысл запроса, а не только ключевые слова. Мы подключились, чтобы превратить эту идею в технологию: векторизовали метаданные полумиллиона книг, обучили LLM и собрали гибридную систему, которая подбирает литературу по смыслу и контексту -- даже если запрос звучит просто как "что-нибудь про путешествия во времени". Рассказываю, как это было. Читать далее ## How red\_mad\_robot integrated Daisy's AI layer into Beeline's "план б." platform DevFeed: [How red\_mad\_robot integrated Daisy's AI layer into Beeline's "план б." platform]() Original publisher: [Read original article]() Author: redmadrobot (red\_mad\_robot) Published: 2025-12-18T11:43:04Z Content type: article Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Artificial Intelligence](), [User experience (UX)](), [Large Language Model]() Tags: [agentic](), [ai](), [genai](), [llm](), [llm-12323b29df45](), [red-mad-robot](), [telegram](), [ux]() ### AI overview The article describes red_mad_robot's 2025 partnership with Beeline and the creation of an AI layer for the "план б." platform using the Agentic-First Daisy solution. It discusses integrating AI capabilities into an existing digital ecosystem and user experience rather than requiring a separate service. ### Source excerpt В 2025 году AI окончательно вышел за рамки экспериментальных функций и стал инфраструктурным слоем цифровых продуктов. Он всё чаще определяет не отдельные возможности, а логику развития экосистем, скорость запуска новых продуктов и качество пользовательского опыта. Именно в этом контексте в 2025 году red_mad_robot и Билайн заключили стратегическое партнёрство. Мы развиваем сразу несколько направлений -- от AI-сервисов до клиентских продуктов, где технологии усиливают ежедневный UX. Одним из первых шагов стало создание полноценного AI-слоя для платформы Билайна "план б." на базе Agentic-First решения Daisy. Рассказываем, как мы подошли к проектированию AI-функциональности, какие решения легли в основу архитектуры и что получилось на практике. Читать далее ## Контроль против гибкости: два подхода к созданию AI-агентов DevFeed: [Контроль против гибкости: два подхода к созданию AI-агентов]() Original publisher: [Read original article]() Author: Mentalitet (red\_mad\_robot) Published: 2025-11-14T17:15:42Z Content type: article Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Artificial Intelligence](), [Large Language Model](), [AI Development](), [Natural language processing](), [Langgraph](), [SDKs](), [OpenAI](), [cursor]() Tags: [agent](), [agents](), [ai](), [cursor](), [development](), [development-kit](), [langgraph](), [llm](), [llm-05dacf5e57d9](), [llm-12323b29df45](), [nlp](), [openai](), [red-mad-robot](), [sdk](), [software-development](), [tag-1605473766c5](), [tag-61cd5a476b1d](), [tag-68e701e78517](), [tag-93edcb27480f](), [tag-b0a411324cb6](), [tag-dd24610a6838]() ### AI overview The article compares code-first and graph-first approaches to building multi-agent systems. It describes how LLMs coordinate tools and other agents, including ReAct, handoff, agent-as-tool, and group-chat patterns, drawing on the author's development experience and documentation from OpenAI and LangGraph. ### Source excerpt Привет! Меня зовут Женя Орлов, я руковожу NLP-разработкой в red_mad_robot. Мы экспериментируем с мультиагентными системами и изучаем, как LLM ведут себя в разных архитектурах. В процессе накопилось много наблюдений и рабочих инсайтов -- хочу поделиться тем, что помогает нам при проектировании AI-агентов. В последнее время внимание инженеров и исследователей привлекают агентные архитектуры -- системы, где LLM координирует работу внутренних инструментов и других моделей. Разберём два основных подхода к построению агентных систем. Читать далее ## Detecting hallucinations in RAG systems with circuit tracing and attribution graphs DevFeed: [Detecting hallucinations in RAG systems with circuit tracing and attribution graphs]() Original publisher: [Read original article]() Author: IrinaKoshkina (red\_mad\_robot) Published: 2025-09-26T18:30:09Z Content type: tutorial Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Large Language Model](), [Retrieval Augmented Generation (RAG)](), [Natural language processing](), [anthropic]() Tags: [anthropic](), [circuit](), [llm](), [nlp](), [rag](), [red-mad-robot](), [tag-0444141ce356](), [tag-3f4d1152a2b4](), [tag-73f5f2c76797](), [tag-b6914c0b0244](), [tag-d27a0708d400](), [tracing](), [transcoder]() ### AI overview The article explains an approach to detecting hallucinations in retrieval-augmented generation systems by examining model computation graphs with Anthropic's framework, cross-layer transcoders, and attribution graphs. It presents an implementation for analyzing Qwen2.5-7B and reports 85% detection accuracy on a test dataset for a simple implementation. ### Source excerpt Всем привет! Меня зовут Ирина, я NLP-инженер в red_mad_robot, занимаюсь научными исследованиями интерпретируемости LLM и анализом механизмов внутренних вычислений моделей, чтобы применять полученные результаты на практике. Например, сегодня хочу рассказать, как мы подошли к решению задачи детекции галлюцинаций LLM в RAG системах со стороны исследования графов размышлений модели -- с помощью интересного фреймворка от Anthropic. В статье поговорим, как использовать cross-layer transcoders и атрибуционные графы для детекции галлюцинаций в RAG системах. Рассмотрим пример реализации детектора на графах для анализа модели Qwen2.5-7B и практические примеры использования. Спойлер: на простой реализации получили точность детекции 85% на тестовом датасете. Читать далее ## Рынок цифровых AI-Компаньонов: эволюция, метрики и инсайты DevFeed: [Рынок цифровых AI-Компаньонов: эволюция, метрики и инсайты]() Original publisher: [Read original article]() Author: kquintaessentia (red\_mad\_robot) Published: 2025-09-12T16:27:18Z Content type: article Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Artificial Intelligence](), [Chai]() Tags: [ai](), [ai-e0e2d4b0978c](), [emotional-intelligence](), [mobile](), [red-mad-robot](), [tag-1cd610c0e518](), [tag-2d1b71a8786f](), [tag-4c52442cea97](), [tag-86b843454893](), [tag-b92bf5906bbd]() ### AI overview The article examines the emerging market for AI companions, defining them as virtual conversational partners focused on emotional closeness rather than utility. It compares them with assistants, digital twins, and chatbots, and discusses empathy, user retention, business models, monetization, market activity, and selected company metrics. ### Source excerpt Привет! Это Лиза Скрыль, продакт-менеджер в NDT by red_mad_robot. Мы исследовали рынок AI-компаньонов и хотим поделиться инсайтами о том, как формируется эта новая потребительская категория. Читать далее ## Как AI-агенты ускоряют работу девелопера: автоматизация данных и управление знаниями DevFeed: [Как AI-агенты ускоряют работу девелопера: автоматизация данных и управление знаниями]() Original publisher: [Read original article]() Author: redmadrobot (red\_mad\_robot) Published: 2025-03-26T12:01:58Z Content type: article Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Artificial Intelligence](), [genai](), [pdf]() Tags: [ai](), [ai-e2239b5ae8fa](), [genai](), [ocr](), [pdf](), [rag](), [ragas](), [red-mad-robot](), [router](), [tag-9d8cf70dc46c](), [tag-b6914c0b0244](), [tag-e0bf7a3b3c2d](), [tag-e95ee8b94dca](), [vision](), [workflow]() ### AI overview The NDT by red_mad_robot team describes a smart platform with two workflow AI agents for the FSK Group. One agent answers counterparties' frequently asked questions, while the other helps employees search internal documents and access the corporate knowledge base. The article discusses document processing, including PDF extraction, OCR, and vision-language models, with an emphasis on reducing incorrect AI responses. ### Source excerpt Привет! На связи команда NDT by red_mad_robot. Рассказываем, как создавали смарт-платформу с двумя AI-агентами для группы компаний ФСК -- одного из крупнейших российских девелоперов. Система автоматизировала работу с данными и значительно снизила нагрузку на сотрудников технической поддержки и коммерческого департамента. Читать далее ## Как McKinsey предлагает банкам извлекать выгоду из AI DevFeed: [Как McKinsey предлагает банкам извлекать выгоду из AI]() Original publisher: [Read original article]() Author: redmadrobot (red\_mad\_robot) Published: 2025-03-21T16:46:10Z Content type: opinion Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Artificial Intelligence](), [genai]() Tags: [ai](), [ai-agent](), [bank](), [banking](), [genai](), [red-mad-robot](), [tag-4e7487fdecca](), [tag-8e9a901cca08](), [tag-fa773991fb10]() ### AI overview The article summarizes McKinsey research on using GenAI in banking and presents four principles for building an AI-first bank: defining a value-focused vision, transforming entire business domains and processes, creating an integrated AI stack, and scaling transformation through enabling teams and governance. ### Source excerpt Аналитический центр red_mad_robot перевёл исследование McKinsey о применении GenAI для банковского сектора. Помимо нового уровня автоматизации, AI поможет сделать банки более интеллектуальными, эффективными и финансово устойчивыми. Собрали для вас основные принципы построения AI-First банка, в конце вас ждёт пара полезных артефактов -- ставьте лайки, если материал пригодится. Читать далее ## Тренд-репорт. Рынок GenAI в 2025 году: что нужно знать бизнесу DevFeed: [Тренд-репорт. Рынок GenAI в 2025 году: что нужно знать бизнесу]() Original publisher: [Read original article]() Author: redmadrobot (red\_mad\_robot) Published: 2025-02-05T12:23:16Z Content type: article Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [genai](), [Artificial Intelligence]() Tags: [2025](), [ai](), [ceo](), [genai](), [red-mad-robot](), [tag-44d9110ce940](), [tag-4c52442cea97](), [tag-61cd5a476b1d](), [tag-66890c2944b8](), [tag-8e9a901cca08](), [tag-e0bf7a3b3c2d](), [tag-fa773991fb10](), [tag-ff1e04102c58]() ### AI overview An announcement for a discussion about the generative AI market in 2025, including business adoption in Russia, industry maturity, planned budgets, and business cases. ### Source excerpt 12 февраля в 10:30 мы вместе с нашими партнёрами из Школы управления СКОЛКОВО обсудим, каким будет рынок генеративного AI в 2025 году. Илья Самофеев, co-CEO red_mad_robot, расскажет о ключевых трендах отрасли Читать далее ## red\_mad\_robot meetup on GenAI, RAG platforms, and Go microservice automation DevFeed: [red\_mad\_robot meetup on GenAI, RAG platforms, and Go microservice automation]() Original publisher: [Read original article]() Author: redmadrobot (red\_mad\_robot) Published: 2024-10-28T15:15:15Z Content type: news Language: ru Sources: [Redmadrobot EN](), [Redmadrobot RU]() Topics: [Back end](), [Generative AI](), [Retrieval-Augmented Generation](), [Go Language]() Tags: [ai](), [backend](), [backend-206c103d1080](), [dev](), [genai](), [go](), [golang](), [rag](), [red-mad-robot](), [retrieval](), [retrieval-augmented-generation](), [tag-61cd5a476b1d](), [tag-622612a5798e](), [tag-86b843454893](), [tag-e076f05a03bb](), [tag-e95ee8b94dca]() ### AI overview red_mad_robot announces a backend meetup covering GenAI systems, RAG platforms, AI-based knowledge management, enterprise AI services, and automated Go microservice development. The event offers in-person and online participation. ### Source excerpt Привет мастерам backend-разработки! Если вам интересны прогрессивные подходы в создании AI-решений и автоматизации микросервисной архитектуры, ждём вас 7 ноября в 19:00 в московском офисе red_mad_robot (но можно и онлайн). Читать далее