Артем А

ts-node — это инструмент для запуска TypeScript‑файлов напрямую в среде Node.js без предварительной компиляции в JavaScript. Ключевые моменты: Что делает: автоматически компилирует TypeScript в памяти и сразу исполняет код. Когда нужен: удобно для разработки — запуск скриптов, тестов, инструментов, серверов в режиме разработки. Как работает: под капотом использует TypeScript compiler API; файлы .ts транслируются в JS на лету. Преимущества: быстрое перебивание цикла «сохранил → собрал → запустил», проще дебажить TypeScript напрямую. Ограничения: slower в сравнении с предкомпилированным кодом в production; не рекомендуют для финального деплоя. Использование с nodemon: nodemon перезапускает процесс при изменениях; вместе позволяют автоматически перезапускать TypeScript‑сервер при правках, команда типа: Code "dev:watch": "nodemon --exec ts-node src/index.ts" Альтернаты: tsx, esbuild‑run, предварительная сборка через tsc/webpack/rollup для production.

Компания solo.io передала свой новый проект AgentGateway в управление Linux Foundation, что стало важным шагом в развитии открытой экосистемы для агентных ИИ-систем. AgentGateway — это первый в отрасли «AI-нативный» прокси, созданный с нуля специально для обеспечения безопасного и управляемого взаимодействия между ИИ-агентами. Проект написан на языке Rust и представляет собой открытый шлюз, ориентированный на взаимодействие (interoperability), безопасность и управление коммуникациями в средах, где ИИ-агенты обмениваются данными друг с другом (agent-to-agent, A2A) и используют протоколы вроде MCP (Model Context Protocol). В отличие от традиционных API-шлюзов, AgentGateway разработан именно под нужды автономных интеллектуальных агентов, обеспечивая не только соединение, но и безопасность, контроль и наблюдаемость их взаимодействий. Эта инициатива укрепляет инфраструктуру для open-source агентных ИИ-решений и способствует формированию нейтральной, сообщественной основы для будущего развития ИИ.

solo.io и n8n.io не являются прямыми конкурентами, так как они решают разные задачи в ИТ-инфраструктуре. - solo.io это платформа для облачно-нативной сетевой инфраструктуры, специализирующаяся на управлении сервис-мешами (на базе Istio) и API. Она предназначена для обеспечения безопасного, масштабируемого взаимодействия между микросервисами и приложениями в гибридных и мультиоблачных средах . - n8n.io, напротив, — это платформа для автоматизации рабочих процессов (workflow automation), которая позволяет интегрировать различные сервисы и автоматизировать бизнес-процессы, особенно с поддержкой ИИ и возможностью самохостинга . Хотя обе платформы доступны в AWS Marketplace , их функциональность и целевая аудитория сильно различаются: solo.io ориентирована на инженеров инфраструктуры и DevOps, а n8n.io — на разработчиков и аналитиков, занимающихся автоматизацией процессов.

solo.io — это компания и платформа, специализирующаяся на решениях для облачно-нативной сетевой инфраструктуры приложений. Она предоставляет инструменты для управления API и сервис-мешами (service mesh), обеспечивая такие функции, как маршрутизация, трансформация и безопасность API . Платформа solo.io построена на базе популярных open-source технологий — Istio и Envoy, — что позволяет безопасно и масштабируемо подключать приложения в любых средах: от локальных дата-центров до гибридных и мультиоблачных архитектур . Основной продукт компании — Gloo Platform — представляет собой ведущее в отрасли решение для управления сервис-мешами и API, которым доверяют сотни компаний по всему миру . solo.io позиционирует себя как единую платформу для безопасных и бесшовных облачных операций, разработанную для поддержки следующего поколения интеллектуальных ИИ-агентов . Её цель — упростить подключение приложений и API через любую инфраструктуру, обеспечивая гибкость, безопасность и высокую производительность.

Исследование ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Ключевые тренды сервисной робототехники связаны с переходом к автономным интеллектуальным системам, способным адаптироваться к неструктурированным средам и взаимодействовать с человеком. Эффективность достигается за счёт интеграции искусственного интеллекта, компьютерного зрения и тактильных сенсоров. Топ-10 трендов в сервисной робототехнике: 1. Первое место делят медицинские роботы и носимая робототехника – спрос растёт на 30% ежегодно. 2. Бионические роботы и мягкая робототехника показывают рост 34% в год и рыночный потенциал в $2 млрд. 3. Городские сервисные роботы становятся элементом инфраструктуры "умных" городов. 4. Благодаря автономным роботам-курьерам оптимизируются логистические процессы. 5. Сельскохозяйственные роботы демонстрируют стабильный рост спроса на уровне 20% в год. 6. Следующее место по популярности заняли роботы для гостинично-ресторанного бизнеса. 7. В топ-10 также входят аварийно-спасательные роботы для помощи в чрезвычайных ситуациях. 8. На 8-м месте по популярности – роботы для розничной торговли с функциями улучшения обслуживания клиентов. 9. На 9-м – специализированные роботы для логистики и складского хозяйства. 10. Десятку замыкают роботы для персонального обслуживания и домашнего использования.

Уровни развития ИИ и связанных индустрий: детали, примеры, тренды 1. Энергетический уровень Описание: Производство, транспортировка, хранение и трансформация энергии — фундамент для любых İИ- и роботизированных систем. Примеры: Компании типа Schneider Electric, Siemens, General Electric занимаются умными сетями и энергетической инфраструктурой для цифрового мира. Стартапы, предлагающие решения в области "умных" зарядных станций для электромобилей и роботов. Тренды: Рост спроса на возобновляемые источники, создание децентрализованных энергосетей (microgrids). Интеграция IoT и AI для оптимизации потребления и распределения энергии. 2. Аппаратный уровень (аппаратное обеспечение, чипы) Описание: Основывается на разработке и производстве микрочипов, процессоров и специализированных вычислительных устройств. Примеры: NVIDIA, Intel, AMD — рыночные лидеры по созданию чипов для AI и HPC (high-performance computing). Специализированные стартапы, разрабатывающие ASIC и FPGA для ускорения AI-алгоритмов. Тренды: “AI-first” архитектура чипов: рост кастомных решений для ИИ (например, Google TPU, Apple Neural Engine). Перенос вычислений на “край” (edge AI): всё больше устройств получают свои AI-чипы для автономной работы. 3. Уровень базовых LLM Описание: Создание больших языковых моделей - LLM, мощных систем машинного обучения и фундаментальных алгоритмов. Примеры: OpenAI (GPT), Google DeepMind (Gemini, Bard), Baidu (ERNIE), YandexGPT. Тренды: Увеличение мощности моделей, их мультимодальность (работа с текстом, изображениями, аудио). Появление открытых LLM (Mistral, Llama, SBER-GPT) и тенденция к их доработке отдельными компаниями под свои задачи. 4. Прикладной уровень (Application Layer) Описание: Разработка приложений и интеллектуальных агентов на базе крупных моделей. Примеры: AI помощники (Microsoft Copilot, Notion AI, Jasper). B2B решения: автоматизация документооборота, системы рекомендаций и поддержки клиентов с ИИ. Тренды: Массовое внедрение AI в SaaS-продукты. Рост числа частных “нишевых” ИИ-сервисов, конкуренция очень высокая. 5. Робототехника Описание: Физические устройства, встраивающие ИИ — от промышленных роботов до “умных” устройств быта. Примеры: Boston Dynamics (Spot, Atlas), Tesla Optimus, робот-пылесосы iRobot, российские сервисные роботы Promobot. Тренды: Роботы для логистики (склады Amazon), доставки, сервисные и обучающие роботы. Совмещение LLM и роботов для автономных задач вне лабораторий. 6. Уровень новой экономики и инфраструктуры Описание: Реформирование городской среды в ответ на массовое появление роботов и автономных систем. Примеры: Smart city: инфраструктура для беспилотных машин, роботизированных доставок. Новые форматы транспортных узлов, безэкипажных парковок, зарядных станций для автономных устройств. Тренды: Комплексная перестройка урбанистики: интеграция цифровых двойников зданий, динамическое зонирование. Расширение спектра автономных сервисов (автоматизированные магазины, станции обслуживания для роботов и беспилотников).

Что означает двойное отрицание !! Двойное отрицание !! в выражении js const isLoggedIn = !!req.auth — это трюк в JavaScript, который приводит любое значение к булевому типу (true или false). Как это работает? Первый знак ! (логическое "не") превращает значение в противоположное булево: если значение "истинное" (truthy), то !value будет false если "ложное" (falsy), то !value будет true Второй знак ! снова инвертирует результат, превращая его обратно в булевый тип: !!value будет true, если value "истинное" !!value будет false, если value "ложное" Примеры js !!1 // true !!0 // false !!"hello" // true !!"" // false !!null // false !!undefined// false !!{} // true В контексте выражения req.auth — может быть объектом (если пользователь авторизован) или undefined/null (если не авторизован). !!req.auth — даст true, если пользователь авторизован (объект существует), и false, если нет. Для чего это нужно? Чтобы получить строгое булево значение (true или false) из любого значения. Удобно для условий, проверки авторизации, существования переменных и т.д. Кратко: Двойное отрицание !! превращает любое значение в булевое (true или false). В вашем примере: isLoggedIn будет true, если пользователь авторизован, и false — если нет.

Add optional Middleware to keep the session alive, that will update the session expiry every time its called Добавьте необязательное промежуточное ПО для поддержания активности сеанса, которое будет обновлять срок действия сеанса каждый раз при его вызове