Источники и стандарт доказательности

Иерархия источников #

Руководство использует пять уровней:

1законы, регуляторы, официальные стандарты и спецификации;
2независимые исследования и испытания с раскрытой методологией;
3описания промышленной практики и технические материалы поставщиков;
4случаи отдельных компаний;
5авторская практика и гипотезы.

Источник нижнего уровня не подтверждает универсальное правило. Случай поставщика может показать, что механизм применялся, но не доказывает одинаковый эффект у читателя.

Для сильного фактического тезиса указаны источник и дата проверки. Процент эффективности используется только вместе с выборкой, методом и ограничениями. Быстро меняющиеся протоколы указаны с проверенной версией.

Регуляторные ссылки помогают найти норму и сформулировать вопрос профильному специалисту. Они не заменяют юридический анализ конкретной системы.

Материалы проверены на 24 июля 2026 года. Более поздние источники в эту версию не включены.

Первая версия #

Первая версия проверена по локальному ai_native_book/v1/index.html. Идентификаторы V1-ch1…V1-ch12 соответствуют прежним главам #ch1…#ch12.

Первая версия: таблица 32

V1-ch1 Адаптировать: результат цикла не переписывает правила автоматически

V1-ch2 Адаптировать: ответственность людей отделена от прав ИИ-системы

V1-ch3 Адаптировать: шесть слоёв заменены восемью системами

V1-ch4 Адаптировать: стартап начинает с результата и исходного уровня

V1-ch5 Адаптировать: зрелая компания создаёт общее после повторения

V1-ch6 Адаптировать: A0–A3 назначаются действию

V1-ch7 Принять: проверки действуют до и после выпуска

V1-ch8 Адаптировать: считается полная стоимость результата

V1-ch9 Принять: отдельная учётная запись, права, журнал и владелец

V1-ch10 Принять: отказ от ИИ является допустимым решением

V1-ch11 Адаптировать: лозунги заменены наблюдаемыми критериями

V1-ch12 Отвергнуть: зависимость от ИИ не доказывает зрелость

Локальный корпус Google #

Проверено пять PDF, 241 страница. Файлы использовались как исследовательский материал и не публикуются.

Локальный корпус Google: таблица 33
Короткое имя	Файл	Страниц	SHA-256
День 1	The New SDLC With Vibe Coding_Day_1.pdf	51	8a449b8d7050f5acf1a3c502bc9f73b8563ea0558198fae2f024234008654008
День 2	Agent Tools & Interoperability_Day_2.pdf	49	7e9cdeedc4a2b518dc8246bf36dafaa237b9a4b4144b29c3b45d05f02c107599
День 3	Agent Skills_Day_3.pdf	62	c7318fec24ec5c0300d3cedcd941ffd46eecac3f578f0a0637a9c7c949afda74
День 4	Vibe Coding Agent Security and Evaluation_Day_4.pdf	41	5d2e040a14193f80900c5720d7a62a7275129be6d69a83f1bc5cf6536425f63d
День 5	Day_5_v3.pdf	38	39808b0958afa35a4326ccbe057a65fb29ca3f635e07f6ea8bbe7d96312a8e03

Статусы:

Принять — использовать без существенного изменения смысла;

Адаптировать — сохранить идею и добавить границы;

Отвергнуть — не включать как рекомендацию;

Не доказано — оставить гипотезой либо не использовать.

День 1: новый жизненный цикл разработки #

День 1: новый жизненный цикл разработки: таблица 34
ID	Стр.	Статус	Тезис и решение v2
G1-D1-p13	13	Адаптировать	Спецификации, проверки и контрольные точки полезны; дополнительно нужны права, наблюдение, откат и цена ошибки.
G1-D1-p16	16	Принять	Постоянный и оперативный контекст разделяются и версионируются.
G1-D1-p19	19	Адаптировать	Постановка, архитектура и проверка могут стать ограничениями, но реализация не исчезает.
G1-D1-p22	22	Принять	Проверяются итог и ход действий.
G1-D1-p27	27	Принять	Агент рассматривается вместе со средой, состоянием, инструментами и ограничениями.
G1-D1-p28	28	Принять	Состав среды исполнения используется как проверяемый перечень, а не как готовая архитектура компании.
G1-D1-p30	30	Принять	Код запускается в изоляции; критические запреты закрепляются программно.
G1-D1-p31	31	Не доказано	Утверждение о большинстве сбоев из-за конфигурации не подкреплено производственной выборкой.
G1-D1-p39	39	Не доказано	Обещание «часы вместо недель» не имеет описанной выборки и критерия готовности.
G1-D1-p40	40	Принять	Скорость кода не отражает полную экономику.
G1-D1-p42	42	Адаптировать	Плотный релевантный контекст — принцип, который нужно проверить на задачах команды.
G1-D1-p45	45	Принять	Инструкции, навыки, инструменты и проверки развиваются как общие активы.
G1-D1-p48	48	Не доказано	Формула «генерация кода решена» отвергнута как абсолютное обобщение.

День 2: инструменты и взаимодействие #

День 2: инструменты и взаимодействие: таблица 35
ID	Стр.	Статус	Тезис и решение v2
G1-D2-p13	13	Адаптировать	MCP сокращает число интерфейсов, но не устраняет схемы, авторизацию, семантику и эксплуатацию.
G1-D2-p15	15	Принять	Публичный MCP-сервер проверяется до доступа к файлам и учётным данным.
G1-D2-p16	16	Принять	Непроверенный сервер не подключается к производственным данным и основной логике.
G1-D2-p18	18	Адаптировать	Рост инструментов усложняет выбор; сначала сокращаются инструменты и контекст, а не добавляются агенты.
G1-D2-p22	22	Адаптировать	A2A полезен для независимых удалённых участников, но не для любой кооперации.
G1-D2-p23	23	Адаптировать	Удалённый агент может вести длительную задачу; ответственность организации ему не передаётся.
G1-D2-p25	25	Не доказано	Публикация специализированных агентов как услуг не является общим правилом.
G1-D2-p29	29	Отвергнуть	A2UI не требует A2A как обязательного основания.
G1-D2-p32	32	Адаптировать	Интерактивный интерфейс выбирается только там, где он лучше текста или структурированных данных.
G1-D2-p33	33	Адаптировать	Доверенный каталог компонентов уменьшает поверхность атаки, но не отменяет другие проверки.
G1-D2-p35	35	Принять	Структуру A2UI может формировать модель или обычный инструмент.
G1-D2-p37	37	Принять	Формат результата выбирается по задаче и получателю.
G1-D2-p40	40	Принять	Сгенерированный A2UI проверяется по схеме до использования.

День 3: навыки агентов #

День 3: навыки агентов: таблица 36
ID	Стр.	Статус	Тезис и решение v2
G1-D3-p9	9	Адаптировать	Навык определяется как версионируемый набор инструкций, примеров и материалов.
G1-D3-p10	10	Принять	Сначала загружаются метаданные, затем инструкция и нужные материалы.
G1-D3-p20	20	Принять	Проверяются маршрутизация, результат, ход, расход контекста и регрессии библиотеки.
G1-D3-p22	22	Не доказано	Порог 90% не принят как отраслевой стандарт.
G1-D3-p23	23	Принять	Проверка хода учитывает порядок и полномочия.
G1-D3-p24	24	Принять	Испытывается составная система, а не навык в отрыве от среды.
G1-D3-p26	26	Адаптировать	A0–A3 назначаются действию, а не навыку целиком.
G1-D3-p27	27	Принять	Один удачный прогон не доказывает устойчивость.
G1-D3-p31	31	Адаптировать	Навык удобен как единица версии, но улучшаются также данные, инструменты, модель и процесс.
G1-D3-p32	32	Принять	Навык имеет владельца и версионируемый каталог.
G1-D3-p37	37	Принять	Система может предложить обновление навыка; применение проходит тесты и контроль изменения.
G1-D3-p42	42	Принять	Точные ограничения реализуются программой, а не отрицательной инструкцией модели.
G1-D3-p43	43	Принять	Внешний навык закрепляется по версии и проверяется как зависимость.
G1-D3-p45	45	Принять	Один агент с проверяемым навыком предпочтительнее лишней многоагентной схемы.

День 4: безопасность и проверки #

День 4: безопасность и проверки: таблица 37
ID	Стр.	Статус	Тезис и решение v2
G1-D4-p10	10	Отвергнуть	Контекст влияет на поведение, но не заменяет права, изоляцию и политику.
G1-D4-p13	13	Принять	Недоверенный код выполняется в краткоживущей изолированной среде с ограниченной сетью.
G1-D4-p14	14	Принять	Имена пакетов и происхождение зависимостей проверяются до установки.
G1-D4-p15	15	Принять	Список разрешённых доменов не является достаточной защитой.
G1-D4-p18	18	Принять	ИИ-системе нужна отдельная наблюдаемая учётная запись.
G1-D4-p19	19	Принять	ИИ-система не наследует полные административные права разработчика.
G1-D4-p23	23	Адаптировать	Критический воспроизводящий тест нельзя ослабить незаметно; обычное изменение теста требует обоснования.
G1-D4-p24	24	Принять	Журнал связывает намерение, вызовы инструментов и результат.
G1-D4-p30	30	Принять	Сборка и тесты — нижняя граница, а не достаточное доказательство.
G1-D4-p32	32	Принять	Статический анализ, анализ зависимостей и испытания поведения дополняют друг друга.
G1-D4-p33	33	Принять	Модельный судья калибруется по человеческим решениям.
G1-D4-p35	35	Адаптировать	Наблюдение фиксирует события и состояния, но не обещает чтение скрытых рассуждений.
G1-D4-p36	36	Принять	Для интерфейса проверяется отрисованный результат.
G1-D4-p37	37	Адаптировать	Сходимость сессии важна, но не скрывает опасный промежуточный шаг.

День 5: разработка по спецификации #

День 5: разработка по спецификации: таблица 38
ID	Стр.	Статус	Тезис и решение v2
G1-D5-p8	8	Адаптировать	Спецификация задаёт намерение; код, тесты и решения могут содержать более точные ограничения.
G1-D5-p14	14	Принять	Дефект сначала воспроизводится, затем сохраняется подходящая регрессионная проверка.
G1-D5-p19	19	Адаптировать	ИИ готовит описание изменения, а автор отвечает за точность доказательств и риска.
G1-D5-p20	20	Адаптировать	Условное автоматическое слияние допустимо только для заранее заданного низкого риска.
G1-D5-p22	22	Не доказано	Непрерывный ИИ-рецензент не доказан как единственный способ масштабировать проверку.
G1-D5-p25	25	Принять	Автоматическая проверка использует самый простой механизм, который выявляет существенный риск.
G1-D5-p27	27	Принять	Политики опасных действий нельзя удерживать только системной инструкцией.
G1-D5-p28	28	Принять	Команды выполняются с минимальными правами и согласованием опасных переходов.
G1-D5-p29	29	Отвергнуть	Тесты той же ИИ-системы не дают достаточного основания для автоматического зелёного сигнала.
G1-D5-p30	30	Принять	Обычные тесты и проверки вероятностного поведения решают разные задачи.
G1-D5-p36	36	Не доказано	Утверждение об устранённом узком месте производства кода не принято.

Не принятые универсальные утверждения #

Следующие формулы не используются как факты:

«генерация кода решена»;
«код стал одноразовым»;
«большинство сбоев вызвано средой»;
«от идеи до готового агента всегда можно дойти за часы»;
«90% — отраслевой порог навыка»;
«многоагентная архитектура нужна по умолчанию»;
«A2A нужен для любой кооперации»;
«контекст является достаточной границей безопасности»;
«тесты той же системы достаточны для автоматического выпуска»;
универсальный процент прироста производительности.

Авторская гипотеза для локальной проверки: после ускорения отдельных шагов ограничение часто перемещается к постановке, проверке и межфункциональным передачам. Гипотеза правдоподобна и согласуется с частью материалов, но её нужно измерить на конкретном потоке.

Исследования и промышленная практика #

GOOGLE-2026-five-day-agents #

Тип источника: технические материалы поставщика
Опубликовано: 2026-06
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: авторские рекомендации Google и отдельные кейсы не доказывают универсальные архитектурные или экономические правила

Google, пять локальных материалов курса 5-day-agents, июнь 2026 года. Проверено 24 июля 2026 года.

Технические материалы поставщика подтверждают описанные механизмы разработки, протоколы, навыки, изоляцию и проверки. Они не доказывают универсальный эффект. Публичного адреса локальных PDF в руководстве нет.

GOOGLE-SRE-2026-agentic-ai #

Тип источника: описание промышленной практики поставщика
Опубликовано: 2026-05-29
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: кейс одной организации нельзя переносить на все команды без проверки исходных условий

Google Cloud, How Google SRE is using agentic AI to improve operations, 29 мая 2026 года. Проверено 24 июля 2026 года. Это описание практики одной организации; исходные условия нельзя переносить автоматически.

GOOGLE-RESEARCH-secure-agents #

Тип источника: исследовательский материал поставщика
Опубликовано: дата на странице не зафиксирована в спецификации
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: подход отражает архитектуру и терминологию Google; конкретные механизмы требуют независимой проверки в среде читателя

Google Research, An Introduction to Google’s Approach for Secure AI Agents. Проверено 24 июля 2026 года. Материал поддерживает многоуровневую защиту и минимальные полномочия, но отражает архитектуру Google.

DORA-2025-report #

Тип источника: исследование с раскрытой методологией
Опубликовано: 2025
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: наблюдаемые связи не доказывают одинаковый причинный эффект для каждой компании

Google Cloud DORA, State of AI-assisted Software Development 2025, 2025 год. Проверено 24 июля 2026 года. Исследование с раскрытой методологией связывает результаты ИИ с возможностями команды. Наблюдаемая связь не гарантирует одинаковый причинный эффект.

DORA-2025-capabilities-model #

Тип источника: исследовательская модель возможностей
Опубликовано: 2025
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: модель возможностей не является нормативной шкалой зрелости AI-native компании

Google Cloud DORA, DORA AI Capabilities Model, 2025 год. Проверено 24 июля 2026 года. Модель показывает роль внутренних платформ, процессов, пользовательского фокуса и обратной связи. Она не является нормативной картой зрелости AI-native компании.

METR-2025-experienced-developers #

Тип источника: независимое контролируемое исследование
Опубликовано: 2025-07-10
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: выборка, инструменты и задачи исследования не описывают всю разработку программного обеспечения

METR, Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity, 10 июля 2025 года. Проверено 24 июля 2026 года. Независимое контролируемое исследование поддерживает локальное измерение эффекта. Его выборка и инструменты не описывают всю разработку.

METR-2026-frontier-risk #

Тип источника: независимое исследование и оценка риска
Опубликовано: 2026-05-19
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: оценки передовых моделей не заменяют анализ конкретного процесса, прав и цены ошибки

METR, Frontier AI Risk Report, 19 мая 2026 года. Проверено 24 июля 2026 года. Исследование поддерживает проверку возможностей и опасного поведения перед расширением самостоятельности. Оно не заменяет оценку конкретного процесса и прав.

SKILLSBENCH-2026 #

Тип источника: исследовательская работа и бенчмарк
Опубликовано: 2026-02
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: результат бенчмарка не гарантирует качество навыка в другом агенте, контексте или производственной среде

Авторы SkillsBench, SkillsBench, февраль 2026 года. Проверено 24 июля 2026 года. Работа показывает возможность повторяемой оценки навыков. Результат не переносится автоматически в другую среду.

SWE-SKILLS-BENCH-2026 #

Тип источника: исследовательская работа и бенчмарк
Опубликовано: 2026-03
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: бенчмарк покрывает ограниченный набор задач и не является производственной сертификацией

Авторы SWE-Skills-Bench, SWE-Skills-Bench, март 2026 года. Проверено 24 июля 2026 года. Работа поддерживает отдельную оценку навыков разработки и воспроизводимости. Она не является производственной сертификацией.

Управление, риск и безопасность #

ISO-IEC-42001-2023 #

Тип источника: официальный международный стандарт
Опубликовано: 2023-12
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: стандарт не определяет термин AI-native и не предписывает архитектуру агентной системы

ISO и IEC, ISO/IEC 42001:2023, декабрь 2023 года. Проверено 24 июля 2026 года. Стандарт задаёт требования к системе управления ИИ, ответственности, целям, контролю и улучшению. Он не определяет AI-native и не предписывает агентную архитектуру.

OECD-AI-accountability #

Тип источника: межправительственный первичный источник
Опубликовано: постоянно обновляемый справочный раздел
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: обзор принципов не заменяет применимое право и отраслевые требования

OECD.AI, Accountability. Проверено 24 июля 2026 года. Межправительственный источник связывает ответственность и прослеживаемость с жизненным циклом ИИ. Обзор принципов не заменяет применимое право.

NIST-AI-RMF-1-0 #

Тип источника: официальный первичный источник
Опубликовано: 2023-01
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: добровольная рамка не задаёт определение AI-native и не заменяет обязательные нормы

NIST, Artificial Intelligence Risk Management Framework, январь 2023 года. Проверено 24 июля 2026 года. Добровольная рамка описывает управление, контекст, измерение и работу с риском. Она не заменяет обязательные нормы.

NIST-2026-agent-id #

Тип источника: первичный источник
Опубликовано: 2026-02-05
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: концептуальный материал, не отраслевой норматив

NIST, Identity and Authority of Software Agents, 5 февраля 2026 года. Проверено 24 июля 2026 года. Концептуальный материал поддерживает отдельные учётные записи и границы полномочий. Это не отраслевой норматив.

NIST-2026-agent-security #

Тип источника: официальный первичный аналитический материал
Опубликовано: 2026-05-18
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: сводка ответов на запрос информации не является окончательным стандартом или обязательным правилом

NIST, Summary and Analysis of Responses to the Request for Information Regarding Security Considerations for Artificial Intelligence Agents, 18 мая 2026 года.

Проверено 24 июля 2026 года. Материал систематизирует риски инструментов, идентичности, данных и действий. Это аналитическая сводка, а не окончательный стандарт.

OWASP-AGENTIC-TOP10-2026 #

Тип источника: открытая отраслевая модель угроз
Опубликовано: 2026
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: перечень помогает находить угрозы, но не доказывает достаточность конкретного набора контролей

OWASP GenAI Security Project, OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026, 2026 год. Проверено 24 июля 2026 года. Открытая модель угроз помогает искать классы риска. Она не доказывает достаточность конкретного набора мер.

Протоколы и спецификации #

MCP-2025-11-25 #

Тип источника: официальная техническая спецификация
Опубликовано: 2025-11-25
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: совместимость протокола не гарантирует доверие к серверу, корректные права или качество инструмента

Model Context Protocol, MCP Specification, редакция 2025-11-25, 25 ноября 2025 года. Проверено 24 июля 2026 года. Спецификация подтверждает интерфейсы контекста и инструментов. Совместимость не гарантирует доверие, правильные права и качество.

MCP-2026-managed-auth #

Тип источника: официальное объявление стабильного расширения
Опубликовано: 2026-06-18
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: расширение решает часть авторизации и не заменяет проверку сервера, данных, действий и журналов

Model Context Protocol, Enterprise-Managed Authorization Extension, 18 июня 2026 года. Проверено 24 июля 2026 года. Официальное объявление подтверждает стабильное расширение централизованного управления доступом. Оно решает только часть задачи безопасности.

A2A-1-0-0 #

Тип источника: официальный выпуск спецификации
Опубликовано: 2026-03-12
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: A2A нужен не для любой кооперации; версия 1.0.1 на дату среза не подтверждена

A2A Project, Linux Foundation, A2A Specification 1.0.0, 12 марта 2026 года. Проверено 24 июля 2026 года. Это последний подтверждённый официальный выпуск до даты среза. Версия 1.0.1 не подтверждена. A2A не нужен для любой кооперации.

A2UI-0-9 #

Тип источника: официальное объявление технической спецификации
Опубликовано: 2026-04-17
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: материал поставщика описывает развивающуюся технологию, а не обязательный интерфейс для агентных систем

Google Developers, A2UI v0.9: Generative UI enters a new era, 17 апреля 2026 года. Проверено 24 июля 2026 года. Материал подтверждает семейство 0.9 и декларативный каталог компонентов. Он не делает A2UI обязательным интерфейсом.

A2UI-0-9-1-current #

Тип источника: официальный первичный источник
Опубликовано: постоянно обновляемый сайт спецификации
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: версия 1.0 на дату среза остаётся кандидатом и не должна называться стабильной

A2UI Project, сайт спецификации A2UI. Проверено 24 июля 2026 года. Версия 0.9.1 указана как текущая производственная. Версия 1.0 остаётся кандидатом на дату среза.

AGENT-SKILLS-spec #

Тип источника: официальная техническая спецификация
Опубликовано: 2026-07-10
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: соответствие формату не гарантирует правильность, безопасность или переносимость поведения

Agent Skills Project, Agent Skills Specification, проверенный коммит `38a2ff82958afee88dadf4831509e6f7e9d8ef4e`, 10 июля 2026 года.

Живая навигация по спецификации. Проверено 24 июля 2026 года. Формат не гарантирует качество, безопасность или переносимость поведения.

Регулирование #

EU-AI-ACT-framework #

Тип источника: официальный регуляторный источник
Опубликовано: постоянно обновляемый официальный раздел
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: обзор не заменяет текст Регламента, подзаконные материалы и анализ применимости

Европейская комиссия, AI Act regulatory framework. Проверено 24 июля 2026 года. Официальный раздел описывает риск-ориентированную структуру и обязанности участников. Обзор не заменяет анализ применимости.

EU-AI-ACT-2026-transparency-guidelines #

Тип источника: официальные разъяснения регулятора
Опубликовано: 2026-07-20
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: требования статьи 50 в общем случае начинают применяться 2026-08-02; разъяснения не являются юридическим заключением для конкретной системы

Европейская комиссия, Guidelines on transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems, 20 июля 2026 года.

Проверено 24 июля 2026 года. Разъяснения относятся к прозрачности статьи 50 и не являются заключением для конкретной системы.

EU-AI-ACT-timeline #

Тип источника: официальный регуляторный источник
Опубликовано: постоянно обновляемый официальный справочный раздел
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: календарь не определяет применимость конкретной обязанности к конкретной организации

EU AI Act Service Desk, EU AI Act implementation timeline. Проверено 24 июля 2026 года. Календарь подтверждает этапы применения, но не определяет применимость обязанности к организации.

CBR-2026-safe-ai #

Тип источника: официальный отраслевой регуляторный источник
Опубликовано: 2026-06-16
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: отраслевые рекомендации нельзя автоматически переносить на компании вне финансового рынка

Банк России, Рекомендации по безопасному применению искусственного интеллекта на финансовом рынке, 16 июня 2026 года. Проверено 24 июля 2026 года. Отраслевые ожидания нельзя автоматически переносить за пределы финансового рынка.

RU-152-FZ #

Тип источника: закон
Опубликовано: 2006-07-27; используется редакция, доступная на дату проверки
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: ссылка нужна для навигации; выводы о согласии, поручении обработки, трансграничной передаче и мерах защиты зависят от фактов и требуют юридической проверки

Российская Федерация, Федеральный закон № 152-ФЗ «О персональных данных», официальный консолидированный текст, 27 июля 2006 года.

Используется редакция на дату проверки; дополнительная навигация. Проверено 24 июля 2026 года. Выводы зависят от фактов обработки.

RU-PD-localization-2025 #

Тип источника: закон
Опубликовано: 2025-02-28; действует с 2025-07-01
Проверено: 2026-07-24
Ограничение: архитектурное решение зависит от роли организации, состава данных и операций; правило «локальные модели по умолчанию» из него не следует

Российская Федерация, Федеральный закон от 28 февраля 2025 года № 23-ФЗ; дополнительная навигация.

Изменения действуют с 1 июля 2025 года. Проверено 24 июля 2026 года. Требования локализации не создают универсального требования локальной модели.

Как обновлять источники #

Перед содержательным выпуском владелец редакции:

проверяет доступность ссылок;
сверяет версии MCP, A2A, A2UI и Agent Skills;
сохраняет прежнюю дату среза для этой версии;
создаёт новую версию руководства, если использует материалы после даты среза;
записывает изменение тезиса в журнал.