Почему я сейчас изучаю агентов в Codex, Claude и Kimi
Почему я сейчас изучаю агентов в Codex, Claude и Kimi Последние недели я особенно внимательно разбираюсь с ИИ-агентами. Не просто тестирую нейросети «для интереса», а смотрю, как они могут стать частью реальной работы: помогать собирать проекты, исследовать темы, структурировать материалы и не терять важные решения по дороге. Сейчас я работаю в Codex: уже создаю здесь проекты и постепенно интегрирую его в свои процессы. Мне нравится сама логика: не просто получить один ответ в чате, а поставить задачу, разложить её на шаги, работать с материалами проекта и двигаться к конкретному результату. Параллельно изучаю Claude и Kimi. У каждой системы — свои сильные стороны и свои ограничения. С Claude у меня был непростой личный опыт. После долгой работы мой аккаунт заблокировали, и я потеряла доступ к накопленным материалам. Это был неприятный, но важный урок: если ИИ становится частью бизнеса, нельзя хранить всю интеллектуальную работу только внутри одного сервиса. Нужны резервные копии, понятная структура файлов и своя система, в которой решения остаются у вас. Сейчас мне особенно интересна Kimi — китайская нейросеть с режимом агентов. Там есть Agent Swarm: один агент координирует задачу, а другие могут параллельно искать, сравнивать и собирать части результата. По данным Kimi, система способна задействовать до 300 подзадач. Это интересно для объёмных исследований, анализа большого количества материалов и подготовки нескольких рабочих вариантов. Скорее всего, следующим шагом я запущу агентов и в Kimi — буду проверять не обещания, а конкретные задачи из своей работы. Три факта о Kimi, которые мне особенно интересны: Модель K3 вышла 16 июля, а её заявленный контекст — до 1 млн токенов: это позволяет работать с большими массивами текста в одной задаче. Kimi развивает не только чат, но и агентов для исследований, документов, таблиц, презентаций и кода. После запуска K3 спрос оказался настолько высоким, что компания временно ограничивала новые подписки. Сильный ИИ — это не только модель, но и инфраструктура вокруг неё. Мой вывод простой: не нужно искать одну «идеальную» нейросеть. Важно понимать, какую часть вашей работы она ускоряет, где нужна проверка человека и как сохранить собственные материалы и опыт. А вы уже пробовали работать с ИИ-агентами? Какой инструмент выбираете чаще всего — Codex, Claude, Kimi, ChatGPT, DeepSeek или другой?