Настоящая Памятка составлена для писателей и текстовиков, панически боящихся обвинений в порочных связях с искусственным интеллектом, именуемым также ИИ.

Ее необходимо изучить. Внедрить. Эффект гарантирован.

LLM умеет рассуждать и генерировать ответы, но что делать, если системе нужно самостоятельно выполнять задачи, взаимодействовать с внешними сервисами и проверять результаты своих действий? Здесь начинается территория ИИ‑агентов, где появляются новые архитектурные решения и сложности. Разбираемся, как устроены агентные системы, какие подходы к планированию и взаимодействию агентов существуют и что необходимо учитывать при их разработке.

Представьте, что вы купили робота-пылесоса. Он исправно убирает квартиру, объезжает препятствия и по команде возвращается на зарядную станцию. Однажды вы решаете покопаться в его начинке и находите в ней загадочный переключатель. Стоит его активировать — и робот начинает биться о мебель, разбрасывать мусор и предпринимать попытки сброситься с балкона.

Звучит как начало фантастического рассказа, но ученые обнаружили у языковых моделей похожий механизм. В сентябре 2026 года вышло исследование The Pain Axis: LLMs Represent Self-Directed Harm and Act on It, авторы которого нашли у нейросетей некую «ось боли». 

Если искусственно усилить ее, LLM превращаются в настоящих дед-инсайдов: жалуются на жизнь, проявляют тягу к саморазрушению, а в некоторых случаях даже норовят нарушить первый закон робототехники и навредить пользователю.

В этом материале  разберемся, что именно открыли ученые, как проходил эксперимент, зачем вообще искать негативные эмоции у генеративных моделей, а главное — как это может помочь разработчикам ИИ.