EZ

Если в последнее время в криптосообществе или на инвестиционных площадках вы слышали о «bStocks» или «bStacks», вас может заинтересовать, что это вообще за вещь. Это новый продукт, который Binance примерно в июне 2026 года официально запустила. Проще говоря, это перенос американских акций на блокчейн — чтобы вы могли покупать, продавать и хранить связанные с акциями активы так же, как вы торгуете криптовалютой.
В этой статье в максимально приземлённой форме, с начала и до конца, будет подробно и понятно объяснено, что такое bStocks, откуда они появились, как работают, как могут участвовать обычные люди, в чём их преимущества и риски, а также как обстоят дела с регулированием. Прочитав эту статью, вы сможете получить целостное, объективное представление об этом. Обратите внимание: данная статья не является инвестиционной рекомендацией, а предназначена только для обучения и ознакомления. Любые инвестиции связаны с рисками — пожалуйста, проводите собственное исследование.

Следующий этап ИИ-агента — не сделать одного ИИ умнее.
а организовать несколько ИИ в единое целое.
Прошлый год, вся отрасль следила за одной проблемой:
Как заставить агента выполнять больше задач.
Например:
ИИ пишет код.
ИИ ищет материалы.
ИИ анализирует данные.
ИИ управляет браузером.
Но теперь индустрия ИИ переходит на следующий этап:
Агентно-ориентированная организация (организация, созданная «родным» для ИИ).
ИИ больше не просто помощник.
Это — целая цифровая команда.
Почему один агент упирается в ограничения?
Потому что большинство работ в реальном мире по своей сути выполняются в сотрудничестве.

Многие всё ещё занимаются изучением Prompt Engineering.
Но индустрия ИИ уже начала переходить к следующему этапу.
Context Engineering.
В течение последних двух лет мы всё время верили в следующее:
Чем лучше написан промпт, тем лучше будет вывод ИИ.
Так появились всевозможные шаблоны промптов, универсальные заклинания, техники формулировки подсказок.
Но по мере того, как возможности моделей становятся всё сильнее, становится очевидным один факт.
Важность промпта начинает снижаться.
Не та часть, которая определяет способности агента — уже не просто один фрагмент подсказки.
А то, сколько правильного контекста (Context) он может получить.
Например.

Я думаю, большинство людей ошиблись в понимании.
Если рассматривать Codex как инструмент ИИ для программирования, то отличие от Cursor, Claude Code и GitHub Copilot действительно не так уж велико.
Но если смотреть на цели Codex с точки зрения стратегии OpenAI, то его цель никогда не заключалась в том, чтобы «помогать программистам писать код».
а скорее проверять более важную вещь:
Обладает ли ИИ уже способностью самостоятельно выполнять сложные задачи.
Почему OpenAI выбирает Coding в качестве первого сценария для агента?
Потому что среди всех видов интеллектуального труда программирование имеет для обучения самую идеальную среду.
Требования можно четко сформулировать.