SaaStr объясняет, почему в 2026/2027 CRM надо выбирать по AI-агентам: Salesforce, HubSpot, Lightfield, Monaco и Aurasell.

AWS описывает, как построить text-to-SQL решение на Amazon Bedrock с GraphRAG, графом знаний, валидацией SQL и ответами на бизнес-вопросы за секунды.

Пост AWS о том, как построить генератор подкастов в реальном времени на Amazon Nova 2 Sonic: потоковая речь, FINAL-фильтрация и AsyncIO.

Подборка Crunchbase о пяти стартап-сделках: кредитка под залог минеральных прав, электрические «летающие» паромы, батареи для поездов и ИИ для биологии.

Databricks объясняет фреймворк imperatives для GTM: как продавать горизонтальную платформу в десятки отраслей без отдельных вертикальных продуктов.

Разбор проблем масштабирования Terraform: state, модули, drift и долгие plan-процессы. Почему традиционные подходы не помогают и где AI-assist

Разбор раунда OpenAI на $122 млрд: Amazon, Nvidia и SoftBank дают лишь часть реальных денег, остальное — contingent capital и vendor deals.

Материал о том, почему multi-agent AI напоминает микросервисы и когда enterprise стоит выбирать одну LLM с retrieval и tools вместо нескольких агентов.

Материал о том, почему Anthropic, OpenAI, Microsoft и Google советуют начинать с одного агента, retrieval и простых инструментов, а не с multi-agent.

Разбор раунда OpenAI на $122 млрд: сколько денег пришло от Amazon, Nvidia и SoftBank, сколько оказалось условным, и почему это не чистый VC-раунд.