Надёжные ИИ-агенты на практике
Многие уже могут собрать ИИ-агента. Гораздо меньше людей могут ответить на вопрос «а насколько хорошо он работает?» — и доказать это цифрами.
В этом сезоне я разбираю, как превратить демо в надёжную систему. Всё показываю на открытом проекте: агенте, который разбирает научные статьи. Каждую неделю — новая тема, код и результаты, которые можно проверить.
О себе
Я программист с 20-летним стажем, в последние годы также преподавала на курсах OTUS, сейчас строю мультиагентные системы и агентов , например для распознавания документов. Сезон — это мой открытый дневник: изучаю, проверяю на практике и показываю, что получилось.
Программа сезона
24.10 — Трансформер изнутри: что инженеру агентов важно знать о модели
07.11 — Как измерить качество агента, который разбирает научные статьи
14.11 — Сто провалов агента: разбор ошибок и LLM-судья
21.11 — Поиск по корпусу статей: почему он промахивается
28.11 — Трассировка мультиагентной системы
05.12 — Один агент или оркестратор: эксперимент с цифрами
12.12 — Prompt injection через PDF: атакую своего агента
19.12 — Таблицы, формулы и рисунки: самое трудное в разборе статей
26.12 — Плагин agent-evals: собираю всё в инструмент
16.01 — Капстоун: исследовательский ассистент по корпусу статей
23.01 — Итоги сезона и ответы на вопросы
Формат встреч
Еженедельно по субботам, 60 минут в интенсивном темпе:
5 минут — Вводная часть и постановка задачи.
35 минут — Живой разбор архитектуры, кода и демонстрация.
20 минут — Ответы на ваши вопросы и обсуждение.
Для кого эти эфиры?
Разработчикам и тимлидам , которые уже создают или планируют продукты на базе LLM и агентов.
AI-энтузиастам и инженерам , желающим понимать, как ИИ-системы работают на практике, а не в презентациях.
Что дает регистрация?
Регистрация бесплатная и оформляется один раз на весь сезон . После нее вы получите:
Автоматические напоминания со ссылками за час до каждого эфира.
Полезные материалы после встреч: ссылки на репозитории с кодом, графики и краткие конспекты.
Ссылка на трансляцию придет в письме-напоминании, а также будет опубликована в Telegram-канале t.me/expertLearningAI за час до начала.
