Hacker News Digest

Agents API от OpenAI позволяет приложениям использовать управляемую систему на базе Codex для выполнения сложных задач: выполнения кода, редактирования файлов, подключения к MCP-серверам и создания артефактов в изолированной среде. OpenAI автоматически управляет сессиями, компактацией контекста и восстановлением, а разработчик предоставляет инструменты и выбирает окружение — либо хостинг OpenAI, либо собственное. Стоимость вычислений зависит от выбранной модели и типа среды: стандартные тарифы применяются к инструментам и контейнерам.

Сессии сохраняют состояние между этапами, позволяя продолжать работу без потери контекста. Примеры применений включают агентов для анализа GitHub-тикетов, расследования инцидентов, проверки документов и работы в Slack. Агенты могут делегировать задачи подагентам, использовать веб-поиск и MCP-серверы, а также суммировать предыдущие действия для управления контекстом. Поддерживается только хостинг в США, Zero Data Retention недоступен даже при использовании self-hosted сред. Создание сессии требует указания модели (например, gpt-6-astra), инструкций, инструментов и входных данных — всё это передаётся через API-вызов, после чего система сама управляет выполнением.

Реальный опыт разработки агентов расходится с теоретическими преимуществами API: построение собственного harness‐а требует значительных инженерных усилий, а вопросы памяти, контекста, цены и безопасности остаются нерешёнными. Пользователи обходят ограничения через самохостинг, локальные sandbox‐ы (например, QEMU‐VM) и нейтральные библиотеки вроде ADK, но единого решения, устраняющего зависимость от провайдера, пока нет. Главная проблема — определить правильную абстракцию для агентов; создание harness‐а — глубокий и трудоёмкий процесс. Некоторые успешно используют локальные решения (например, tmux‐менеджеры сессий) для полного контроля над окружением и отказа от провайдера. Есть разногласия: одни считают предложения OpenAI и Anthropic переоценёнными и проприетарными, другие отмечают, что субсидированные подписки делают их де-факто стандартом, несмотря на более высокие цены по сравнению с альтернативами вроде GLM 5.3. Ценообразование неясно: сессии биллируются по 20‐минутным блокам, нет простого способа принудительно завершить их — это ведёт к неожиданным расходам. Безопасность требует локального запуска агентов с защищёнными удалёнными песочницами для доступа к данным. Рекомендации: — Использовать самохостинг sandbox (как у 6thbit) для снижения зависимости от OpenAI и контроля расходов; — Применять нейтральные библиотеки (ADK) для абстрагирования от провайдеров и управления памятью/контекстом; — Планировать поддержку асинхронных вызовов инструментов, ожидания ответа от человека и отображения форм — эти аспекты часто становятся проблемными на поздних стадиях.

Google Search перестал быть инструментом поиска — стал рекламной площадкой, где первые результаты часто не отвечают на запрос, а вместо этого предлагают «популярные» товары, агрессивные SEO‑тексты и платные ссылки. По данным аналитики, более 70 % пользователей кликают на первый результат лишь из‑за яркого оформления, а не релевантности, что приводит к росту «псевдо‑информационных» страниц и падению доверия к поиску.

Эксперты предупреждают, что следующая стадия — персонализированный «информационный пузырь», где алгоритмы подбирают контент под ваши предпочтения, усиливая фрагментацию общественного мнения. Цитата из статьи: «Мы больше не ищем правду, мы ищем подтверждение наших убеждений». Это ставит под угрозу не только поисковые привычки, но и саму способность общества принимать осознанные решения.

Пользователи отмечают ухудшение качества поиска в Google и предлагают альтернативы: DuckDuckGo, Brave, а также создание личных архивов и использование других источников. Спорят, является ли причиной AI или стратегия Google по монетизации и поиску. Отмечают, что проблема — не только в Google, но и в фрагментации и недоступности информации в интернете. Некоторые считают личные архивы решением, другие — неэффективным.

Ollama представила новый API для веб-поиска, который позволяет моделям получать актуальную информацию из интернета, снижая риск галлюцинаций и повышая точность ответов. Бесплатный тариф доступен для индивидуального использования, а повышенные лимиты — через Ollama Cloud. API интегрирован с Python и JavaScript библиотеками, что упрощает создание инструментов для длительных исследовательских задач, включая работу с моделями вроде OpenAI gpt-oss.

Примеры кода демонстрируют использование через cURL, Python и JavaScript, возвращая структурированные результаты поиска с заголовками, URL и содержанием. Также показано, как построить поискового агента с помощью модели Qwen 3 от Alibaba, используя инструменты web_search и web_fetch для автоматизации запросов и обработки данных. Это расширяет возможности моделей, позволяя им активно взаимодействовать с веб-источниками в реальном времени.

• Вопросы о поисковом провайдере и лицензии на результаты поиска, включая возможность их хранения и перепубликации.
• Сомнения в бизнес-модели Ollama, её переходе от локального хостинга к облачным услугам и планам монетизации.
• Обсуждение технических альтернатив для локального поиска и индексации, а также интеграции с Ollama.
• Критика запуска функции веб-поиска без четкой документации по тарифам, лимитам и политике конфиденциальности.
• Предложения и опыт использования сторонних инструментов для поиска (SearXNG, Tavily, SERP API) и локальных решений.