Обнаружение новых возможностей -- когда вышла фича, а агент не знает

Проблема: knowledge cutoff

У каждой LLM есть дата обучения. Все, что произошло после нее — для агента не существует. Появился новый MCP-сервер? Модель научилась работать с видео? Вышел новый API-эндпоинт? Агент не знает, пока вы ему не скажете.

Способ 1: Обновление файлов инструкций

Самый простой и надежный — вручную добавить информацию в файл конфигурации агента:

# В CLAUDE.md / AGENTS.md / copilot-instructions.md

## Новые возможности (обновлено 2026-08-26)

### Поддержка Vision
Модель теперь может анализировать изображения. Используй это для:
- Скриншоты UI-багов в issues -- агент анализирует визуально
- Дизайн-макеты -- агент сравнивает с реализацией
- Графики и диаграммы -- агент извлекает данные

### Новый MCP-сервер: Figma
Доступен mcp-server-figma. Подключение:
{"servers": {"figma": {"command": "mcp-server-figma", "env": {"FIGMA_TOKEN": "..."}}}}

Когда использовать: После каждого значимого обновления модели или инструмента.

Способ 2: MCP как система плагинов

MCP (Model Context Protocol) решает проблему радикально: новые возможности добавляются как серверы, без переобучения модели.

flowchart TD
    M["Модель (не менялась)"] --> P["MCP: PostgreSQL -- было"]
    M --> G["MCP: GitHub -- было"]
    M --> F["MCP: Figma -- НОВОЕ"]
    M --> S["MCP: Slack -- НОВОЕ"]

    style M fill:#e0e7ff,stroke:#4f46e5
    style P fill:#f1f5f9,stroke:#64748b
    style G fill:#f1f5f9,stroke:#64748b
    style F fill:#d1fae5,stroke:#059669
    style S fill:#d1fae5,stroke:#059669

Агент при старте видит список доступных MCP-серверов и их инструменты. Он не знал про Figma неделю назад, но сегодня — видит инструменты figma_get_file, figma_export_image и может их использовать.

Реализация (универсальная):

{
  "servers": {
    "postgres": {"command": "mcp-server-postgres", "args": ["postgres://..."]},
    "github": {"command": "mcp-server-github"},
    "figma": {"command": "mcp-server-figma"},
    "notion": {"command": "mcp-server-notion"}
  }
}

Добавили строку — агент при следующем запуске видит новые инструменты. Без изменения кода, без переобучения.

Способ 3: Динамическое обнаружение инструментов

Агент сам анализирует задачу и запрашивает нужные инструменты.

Принцип:

1. Агент получает задачу
2. Анализирует, какие инструменты ему нужны
3. Проверяет, какие доступны
4. Если нужного нет — сообщает пользователю или ищет альтернативу

Ниже — скрипт, который при старте обходит все MCP-серверы из конфига и формирует карту доступных инструментов. Ключевой момент: timeout=5 — если сервер завис, агент не ждет вечно, а помечает его как недоступный и работает с тем, что есть.

Способ 4: Version-aware конфигурации

Разные версии модели имеют разные возможности. Файл инструкций может это учитывать. Идея — прописать условные блоки прямо в инструкциях: агент сам определит свои capabilities и выберет правильную ветку поведения. Это работает, потому что современные модели понимают условную логику в текстовых инструкциях.

# PROJECT.md

## Возможности по версиям

### Если модель поддерживает vision (сейчас это все флагманы: Claude Sonnet 5 / Opus 5, GPT-5.6, Gemini 3.x):
- Анализируй скриншоты из CI-артефактов при падении UI-тестов
- Сравнивай дизайн-макет с реализацией

### Если модель НЕ поддерживает vision:
- Используй текстовое описание ошибок из логов
- Не пытайся анализировать изображения

### Если доступен MCP-сервер для БД:
- Запрашивай схему из базы напрямую
- Проверяй данные для отладки

### Если MCP для БД недоступен:
- Используй миграции в migrations/ для понимания схемы
- Не пытайся подключаться к базе

Способ 5: «Новостной» агент-мониторинг

Агент, который следит за обновлениями и сообщает о новых возможностях. GitHub Action ниже запускается раз в неделю, проверяет версии ключевых инструментов и создает issue с отчетом. Подставьте свои пакеты вместо примеров.

# GitHub Action: еженедельная проверка обновлений
name: Check AI Tool Updates

on:
  schedule:
    - cron: '0 9 * * 1'  # Каждый понедельник

jobs:
  check-updates:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Check for updates
        run: |
          # Проверяем новые версии используемых инструментов
          echo "## Обновления AI-инструментов" > update-report.md

          # Claude Code: npm-пакет больше не путь установки (install.sh / brew)
          echo "claude --version" >> update-report.md
          command -v claude >/dev/null && claude --version >> update-report.md || true

          # GitHub MCP: не старый npm mcp-server-github (deprecated), а remote/Docker
          echo "проверить docs.github.com MCP" >> update-report.md

          # PR-Agent OSS
          gh api repos/The-PR-Agent/pr-agent/releases/latest \
            --jq '.tag_name' >> update-report.md || true

      - name: Create issue if updates available
        run: |
          gh issue create \
            --title "Обновления AI-инструментов ($(date +%Y-%m-%d))" \
            --body-file update-report.md \
            --label "maintenance"

Где следить за обновлениями

Репозитории с коллекциями

• anthropics/skills — официальные скиллы, обновляются регулярно
• awesome-claude-code — коллекция инструментов и расширений
• awesome-cursor-rules — коллекция правил для Cursor
• modelcontextprotocol/servers — официальные MCP-серверы

Релиз-ноуты

• Anthropic Blog / Changelog
• OpenAI Platform Updates
• Google AI Studio Updates
• GitHub Copilot Changelog

Паттерн: changelog как контекст

Добавляйте краткий лог изменений прямо в файл инструкций агента. Агент не читает release notes на сайтах — он видит только свой контекст. Формат ниже дает агенту понимание, какие инструменты появились и когда.

# В CLAUDE.md / AGENTS.md

## Последние изменения инструментов

### 2026-08-25: Claude Code ~2.1.246
- Субагенты, hooks, MCP — давно в проде, не «новинка 1.5»
- Установка: `https://claude.ai/install.sh` или brew; npm deprecated
- GitHub Action: `anthropics/claude-code-action@v1` (GA, v1.0.205)

### 2026-08: PR-Agent OSS 0.43
- Qodo отдал ревьюер сообществу; коммерческий продукт — Qodo
- Не путать с замороженным образом Codium-ai до 0.31

Что дальше

В следующем уроке — границы автономности: что агенту нельзя делегировать, sandbox, безопасность.