💻 Сбер запустил ИИ-агента, который может улучшать собственный код
Российский ландшафт развития ИИ мы освещаем реже, чем хотелось бы. Скорость мировых лидеров такова, что времени едва хватает разобраться с фронтирными релизами. Сами посудите: то Astra опровергает математические гипотезы, то Kimi K3 переписывает собственную обвязку, то DeepSeek и Grok обновляют флагманы в один день. И все это за неделю.
Но Сбер и «Яндекс» тоже радуют, и на этой неделе есть повод отметить конкретный результат — «ГигаАгент».
В основе продукта лежит Ouroboros — исследовательский проект саморазвивающегося агента, созданный командой Института AIRI и дорабатываемый сейчас совместно со специалистами Сбера. Название отсылает к змее, кусающей собственный хвост, и описывает суть точно: агент замыкает цикл на себя, читая и переписывая собственный исходный код. Каждое изменение фиксируется во встроенном Git-репозитории — это позволяет отслеживать правки и откатываться к прежней версии при сбое. Отдельно агент ведёт список улучшений, которые реализуются при перезапуске после критических ошибок.
«ГигаАгент» — прикладная надстройка над этим фреймворком. Он управляет календарём, работает с документами, ведёт переписку, исследует информацию, готовит отчёты и презентации, пишет код. Работает автономно и в фоновом режиме, сам задаёт уточняющие вопросы, когда ситуации не хватает определённости, и параллельно ведёт несколько задач в едином смысловом поле.
Долговременная память сохраняется между сессиями: после перезапуска агент помнит прошлые задачи, принятые решения и историю взаимодействия. На бенчмарке Terminal Bench 2.1 в связке с Opus 5 от Anthropic заявлен результат 86,97%.
Технически это первый российский публично представленный агент с документированным циклом рекурсивного самоулучшения RSI. Как мы уже писали, RSI происходит не на уровне весов модели — они не меняются, — а на уровне кода и правил работы. Ровно тот же тип самоулучшения, который в июле показала Kimi K3, за 17 часов подняв собственный результат на TerminalBench с 77,5% до 88,8% без единого изменения весов.
Относительно зарубежных аналогов можно отметить: OpenClaw, Hermes Agent и NemoClaw. К этому ряду стоит добавить и то, что Grok Bot от xAI даёт каждому агенту постоянный облачный компьютер с браузером и терминалом; агенты работают при выключенном компьютере пользователя и умеют сотрудничать между собой. Claude Code получил обмен сообщениями между сессиями. То есть направление у всех общее: агент как долгоживущий процесс с памятью, а не как чат с окном контекста.
Для исполнения кода поддерживаются два варианта изоляции: локальные Docker-контейнеры или облачные песочницы e2b.dev — первый вариант требует только Docker на хосте, второй даёт автомасштабирование. Модельный слой подключается через GigaChat API.
Что еще приятно удивило, дают 50 млн токенов на год бесплатно для модели Ultra/.
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться
Российский ландшафт развития ИИ мы освещаем реже, чем хотелось бы. Скорость мировых лидеров такова, что времени едва хватает разобраться с фронтирными релизами. Сами посудите: то Astra опровергает математические гипотезы, то Kimi K3 переписывает собственную обвязку, то DeepSeek и Grok обновляют флагманы в один день. И все это за неделю.
Но Сбер и «Яндекс» тоже радуют, и на этой неделе есть повод отметить конкретный результат — «ГигаАгент».
В основе продукта лежит Ouroboros — исследовательский проект саморазвивающегося агента, созданный командой Института AIRI и дорабатываемый сейчас совместно со специалистами Сбера. Название отсылает к змее, кусающей собственный хвост, и описывает суть точно: агент замыкает цикл на себя, читая и переписывая собственный исходный код. Каждое изменение фиксируется во встроенном Git-репозитории — это позволяет отслеживать правки и откатываться к прежней версии при сбое. Отдельно агент ведёт список улучшений, которые реализуются при перезапуске после критических ошибок.
«ГигаАгент» — прикладная надстройка над этим фреймворком. Он управляет календарём, работает с документами, ведёт переписку, исследует информацию, готовит отчёты и презентации, пишет код. Работает автономно и в фоновом режиме, сам задаёт уточняющие вопросы, когда ситуации не хватает определённости, и параллельно ведёт несколько задач в едином смысловом поле.
Долговременная память сохраняется между сессиями: после перезапуска агент помнит прошлые задачи, принятые решения и историю взаимодействия. На бенчмарке Terminal Bench 2.1 в связке с Opus 5 от Anthropic заявлен результат 86,97%.
Технически это первый российский публично представленный агент с документированным циклом рекурсивного самоулучшения RSI. Как мы уже писали, RSI происходит не на уровне весов модели — они не меняются, — а на уровне кода и правил работы. Ровно тот же тип самоулучшения, который в июле показала Kimi K3, за 17 часов подняв собственный результат на TerminalBench с 77,5% до 88,8% без единого изменения весов.
Относительно зарубежных аналогов можно отметить: OpenClaw, Hermes Agent и NemoClaw. К этому ряду стоит добавить и то, что Grok Bot от xAI даёт каждому агенту постоянный облачный компьютер с браузером и терминалом; агенты работают при выключенном компьютере пользователя и умеют сотрудничать между собой. Claude Code получил обмен сообщениями между сессиями. То есть направление у всех общее: агент как долгоживущий процесс с памятью, а не как чат с окном контекста.
Подключиться можно уже сейчас. Проект GigaAgent опубликован на GitHub, а также устанавливается как пакет giga-agent через PyPI.
Для исполнения кода поддерживаются два варианта изоляции: локальные Docker-контейнеры или облачные песочницы e2b.dev — первый вариант требует только Docker на хосте, второй даёт автомасштабирование. Модельный слой подключается через GigaChat API.
Что еще приятно удивило, дают 50 млн токенов на год бесплатно для модели Ultra/.
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться