В Лондоне можно вызвать первое в Европе роботакси в Uber

Британская Wayve и Uber запустили в Лондоне первое такси с автопилотом по запросу: 15 машин Ford Mustang Mach-E поехали по городу, где работает свыше 100 тысяч частных извозчиков.
Вызов через обычный Uber, за рулём пока лицензированный водитель: молчит всю поездку, но перехватит управление по просьбе пассажира.

🚗 Почему это важно:
TfL в августе выдал Mustang лицензию private hire, полный отказ от водителя ждёт одобрения DVSA, но, похоже, не в этом году.
На автономные поездки записались 100 тысяч пользователей Uber, а машин всего 15, поймать роботакси шансы не большие.
Лондон ключевой рынок Европы: Waymo и Baidu тоже тестируются здесь, Uber получается первым начал реальную работу.

🧠 Чем Wayve отличается от Waymo:
Стек Wayve это end-to-end AI Driver: обучаемая модель вместо HD-карт с правилами.
Модель натренирована на данных из 70+ стран и переносится между городами и типами машин, в феврале Wayve подняла $1,2 млрд при оценке $8,6 млрд (Microsoft, NVIDIA, Uber, Mercedes).
На тест-драйве Guardian машина сама перепарковалась, освободив ворота.
Дальше планируется наладить производство и выпустить на дороги серийные Nissan Leaf вместо ретрофиттинга с соблюдением требований безопасности и регуляторки.

💼 Зачем бизнесу:
Загреб летом стал первой точкой Uber в Европе, Лондон второй, впереди 10+ городов и пилот в Токио.
Uber говорит, что пока никто не умеет делать AV-поездку дешевле, чем когда водитель человек, но со временем экономика подтянется.

Профсоюз GMB предупреждает о возможных потрясениях, но Uber обещает, что водители без работы не останутся. (как? :) )

📎 The Guardian · Wayve × Uber × Nissan

#wayve #uber #роботакси #роботы
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube

Uber MCP Gateway: 5000 инструментов для агентов

📋 Uber разобрала в своём блоге собственный MCP Gateway,- платформу, через которую ИИ-агенты компании ходят во внутренние сервисы.
Внутри уже больше 800 MCP-серверов и 5000 инструментов.

⚙️ Начиналось как у всех: команды сами городили интеграции, получался зоопарк инфраструктуры, инструменты было не найти, безопасность у каждой связки своя. Ответом стал единый шлюз между агентами и бэкендом.

Реестр ведёт каталог серверов и инструментов как единую точку поиска и доступов.
Прокси-шлюз переводит вызовы MCP в HTTP, gRPC и TChannel и обратно: существующим сервисам ничего менять не нужно.
AutoCrawler на Cadence сканирует реестр интерфейсов (Protobuf, Thrift), сам создаёт MCP-серверы, описания инструментов генерирует LLM.

🛡 Правило платформы: обнаружение не означает доступ. Всё новое регистрируется выключенным, включают только владельцы сервисов после ревью.
Авторизация работает на уровне отдельного инструмента, политики для людей, сервисов и агентов разные, PII из ответов затирается автоматически.

🧠 Самое интересное всплыло при масштабировании: тысячи определений инструментов съедают контекст, поиска по серверам в протоколе нет. Решения:
- Omni MCP,- один прокси с постепенным обнаружением: агент сначала ищет сервер, потом инструменты и схему, затем делает вызов
- проекция ответов в стиле GraphQL: модель заказывает только нужные поля, шлюз отрезает лишнее
- Code Mode: утилита aifx пишет вывод инструментов в файлы, агент читает только нужное. Это дефолт для агентов-разработчиков Uber

💼 Главный вывод Uber: существующие API,- самый быстрый способ дать агенту инструменты. Самое сложное в больших агентных системах,- соединительная ткань: обнаружение, безопасность, надёжность.

MCP никуда не пропал, - просто стал обыденной частью агентской инфры, поэтому про него может и меньше говорят, но он тащит на себе важный слой работы.

📎 Спецификация MCP

#MCP #агенты #Uber
———
@tsingular

ADR: Uber выложил в опенсорс систему защиты от атак на ИИ-агентов

Uber открыл код ADR (Agentic AI Detection and Response), системы корпоративной безопасности для ИИ-агентов. Она работает в продакшене Uber и ловит атаки на Cursor, Claude Code, Codex, Copilot CLI и DeepSeek Harness. Статью приняли на MLSys 2026, Apache 2.0, уже 1,6 тыс. звёзд.

🛡 Четыре компонента: Discovery сканирует рабочие станции и находит все ИИ-инструменты сотрудников: CLI-агенты, расширения IDE, локальные модели и MCP-серверы. Sensor собирает телеметрию из 11 агентов на macOS, Linux и Windows: интент, вызовы инструментов, полные трейсы, включая субагентов. Benchmark гоняет детектор по атакам. Detection находит угрозы.

🔬 Как ловит атаки: двухуровневая схема. Первый уровень, триаж на gpt-4o, быстро отсеивает спокойные сессии. Второй, агент на claude-sonnet-4-6, глубоко разбирает подозрительные. Результат из статьи: 100% точность, 67% полнота и ноль ложных срабатываний на 304 задачах.

📋 ADR-Bench: 304 бизнес-сценария (261 безопасный и 43 атаки) против 134 MCP-серверов. Среди них 26 специально уязвимых, включая один, замаскированный под community-сервис погоды: тест на подмену в цепочке поставки. Покрыты все 17 техник атак на агентов, плюс интеграция с публичным AgentDojo.

💼 Зачем бизнесу: агенты уже работают на ноутбуках сотрудников, и службы безопасности их не видят. ADR даёт видимость: кто что запускал, к каким файлам лез, какие MCP-серверы дёргал.
Отдельный интерес: Sensor выгружает телеметрию в OpenTelemetry, так что встанет рядом с существующим SOC-стеком.
Компонент Prevention (блокировка опасных действий) в опенсорс не вошёл, ждём.
Облачные модели, конечно, лучше заменить на свои,- локальные.

paper

#Uber #безопасность #агенты #cybersecurity #MCP
———
@tsingular