Рабочие LLM-приложения

48 мин

Видео

Как строить надёжных AI-агентов: контекст и evals

Arize AI. Объясняет, почему агенты в продакшене ломаются без правильного контекста, данных для оценки, трассировки и доменной экспертизы. Это хорошо ложится на реестр отказов из статьи: отделяйте поиск от рассуждения, определяйте ожидаемые результаты, оценивайте вызовы инструментов и трассируйте ошибки до смены модели.

Эксперт

13 мин чтения

Статья

Выпуск LLM-продукта: цены, маржа и ловушка «антирва»

У LLM-продуктов экономика жёстче, чем у традиционного SaaS. Переменные издержки растут вместе с использованием, маржу съедает инференс, риск коммодитизации, конкуренты с теми же базовыми моделями. Как построить продукт, который действительно защищён, и какие паттерны ведут к LLM-стартапам, исчезающи

Использовать статью как контекст для решений о внедрении, риске, управлении или инвестициях.

Эксперт

12 мин чтения

Статья

Оптимизация стоимости инференса: prompt caching, маршрутизация и контроль выхода

Затраты на LLM-инференс уменьшаются на 60-90% с правильными техниками. Prompt caching, маршрутизация моделей, контроль выхода, батчинг и несколько менее известных паттернов. Числа, паттерны и продакшен-дисциплина, отличающие хорошо организованный инференс от неуправляемого счёта.

Использовать статью как контекст для решений о внедрении, риске, управлении или инвестициях.

Эксперт

14 мин чтения

Статья

Prompt injection и безопасность LLM: модели угроз и многоуровневая защита

Prompt injection - постоянный класс рисков безопасности LLM, а не ошибка написания промпта. Производственное руководство по моделям угроз, границам данных, правам инструментов, регрессионным тестам, мониторингу и реагированию на инциденты.

Построить модель угроз для LLM-workflow и добавить конкретные контроли для недоверенного контента, retrieval, вызовов инструментов, авторизации, мониторинга и реагирования на инциденты.

Эксперт

12 мин чтения

Статья

Computer use и браузерные агенты в продакшене

У computer use и браузерных агентов есть демо, которые расходятся вирусно. Продакшен-развёртывания в масштабе выглядят иначе — узкие рамки, тяжёлые ограждения, аккуратный UX. Паттерны, которые работают, повторяющиеся отказы и честная экономика.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

12 мин чтения

Статья

Построение памяти для долгоживущих агентов

Агентам нужна память за пределами контекстного окна. Архитектура долговременной памяти — что хранить, когда доставать, как забывать — определяет, ощущается ли агент как тот, кто «знает» вас, или начинает с чистого листа в каждом разговоре. Шаблоны и продакшен-компромиссы.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

12 мин чтения

Статья

Context engineering: как обращаться с окнами на 1M токенов и не словить context rot

Контекстные окна на 1M токенов существуют, но качество просаживается задолго до этого предела. Context engineering — дисциплина эффективного использования контекстного окна: что включать, что суммировать, что подгружать на лету и какие паттерны держат качество, пока контекст растёт.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

11 мин чтения

Статья

LangGraph vs CrewAI vs прямой API: выбираем агентский фреймворк в 2026 году

Ландшафт агентских фреймворков в 2026 году стал зрелее, но яснее не стал. LangGraph, CrewAI, Pydantic AI, OpenAI Agents SDK и прямой API — каждый подходит для каких-то команд и проектов, ни один не подходит всем. Честное сравнение и каркас для решения.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

13 мин чтения

Статья

Проектируем агентов, которые не уходят в бесконечный цикл

Самая частая форма провала продакшен-агента — бесконечные или псевдобесконечные циклы: агенты ретраят, ветвятся и жгут токены, не двигаясь вперёд. Какие архитектурные паттерны это предотвращают и дают агентов, которые доходят до конца даже на сложных задачах.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

13 мин чтения

Статья

Файнтюнинг в 2026 году: когда LoRA выигрывает у RAG и как обойтись без кластера

Файнтюнинг через LoRA стал доступным — можно запустить полноценное обучение на ноутбуке или арендовать GPU на час. Какие паттерны работают, в каких случаях файнтюнинг выигрывает у RAG, и сквозной практический рабочий процесс от подготовки данных до развёртывания.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

12 мин чтения

Статья

Выбор между промптингом, RAG и файнтюнингом (и когда их сочетать)

Промптинг, RAG и файнтюнинг — три главных рычага адаптации LLM под вашу задачу. Каждый правилен для одних задач и неправилен для других. Фреймворк выбора, реалистичные затраты на каждый и продакшен-паттерны, где их сочетание блистает.

Использовать статью как контекст для решений о внедрении, риске, управлении или инвестициях.

Эксперт

12 мин чтения

Статья

Production RAG: ingestion, embedding, retrieval, reranking, eval

Production-пайплайн RAG — это шесть стадий, у каждой свои паттерны, определяющие качество. Архитектура, выборы на каждой стадии и дисциплина итеративной оценки, которая отличает работающий RAG от разочаровывающего.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

12 мин чтения

Статья

Проектируем MCP-инструменты, которыми LLM реально пользуются правильно

Большинство MCP-инструментов, которые мы видим, технически корректны и практически бесполезны. LLM их игнорируют, неправильно применяют или вызывают так, что толку нет. Принципы проектирования инструментов, которые LLM подхватывают естественно, с примерами типичных провалов и их фиксов.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

14 мин чтения

Статья

MCP с нуля: собираем production-ready сервер на TypeScript

Построить production-сервер Model Context Protocol — это не просто прицепить пару инструментов. Паттерны проектирования схем, аутентификации, обработки ошибок, стриминга, observability и те production-реалии, которые делают MCP-серверы по-настоящему полезными на масштабе.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

12 мин чтения

Статья

Наблюдаемость LLM-приложений: трассировка, стоимость, задержка, дрейф качества

LLM-приложения ломаются по-особенному, и традиционная наблюдаемость это упускает. Шаблоны для трассировки многошаговых потоков, отслеживания стоимости, которая меняется в 100 раз между вызовами, мониторинга дрейфа качества и отладки галлюцинаций в продакшене.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

13 мин чтения

Статья

Строим evals, которые реально ловят регрессии

Большинство eval-наборов выглядят внушительно, но пропускают реальные регрессии. Чтобы построить evals, которые ловят важное, нужны аккуратно собранный датасет, чувствительные метрики, калиброванные судьи и культура доверия. Паттерны команд, у которых это получается.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

13 мин чтения

Статья

Структурированные выходы и function calling: продакшен-паттерны

Структурированные выходы и function calling — это мост от «LLM, которая генерирует текст» к «системе, которая делает работу». В продакшене важны паттерны вокруг схем, обработки ошибок, идемпотентности и аккуратной деградации — а не просто JSON mode.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Эксперт

10 мин чтения

Статья

Оркестрация нескольких моделей: маршрутизация по стоимости, задержке и качеству

Использовать одну модель для всего — типичная ошибка новичка. Продакшен-системы с AI направляют разные запросы в разные модели и экономят 60–90% бюджета, попутно повышая качество. Паттерны, логика маршрутизации и компромиссы.

Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.

Уверенный

42 мин

Видео

Vertical AI Agents Could Be 10X Bigger Than SaaS

Y Combinator. Ведущие Lightcone прорабатывают, почему вертикальные ИИ-агенты — а не горизонтальные обёртки — это защитимая форма для компаний прикладного слоя, с конкретными примерами и трезвым взглядом на то, какие категории провайдеры моделей съедят. Это и есть та ловушка отсутствия рва, о которой предупреждает статья, выраженная как позитивный плейбук.

Эксперт

34 мин

Видео

How AI is Reinventing Software Business Models ft. Bret Taylor of Sierra

Sequoia Capital. Брет Тейлор проходит по сдвигу от per-seat SaaS к ценообразованию по результату — за что цепляться (resolution, CSAT, NPS), почему инкумбентам трудно следовать и как вертикальная специализация создаёт ценовую власть. Напрямую отзеркаливает разделы статьи про ценообразование и маржу.

Эксперт

154 мин

Видео

Instrumenting & Evaluating LLMs

Hamel Husain. Хамел Хусейн, Юджин Ян, Брайан Бишоф, Харрисон Чейз и Шрея Шанкар прорабатывают трассировку, анализ логов, LLM-as-judge и воркфлоу вокруг просмотра реальных продакшен-данных. Сядьте с этим как с длинным подкастом — это лучший глубокий разбор тезиса статьи «смотрите на свои трассировки» на YouTube.

Эксперт

9 мин

Видео

LangSmith in 10 Minutes

LangChain. Гид по LLM-трассе, проекту и датасету от ко-фаундера LangChain — стоимость по токенам, латентность, error rate, агрегация обратной связи, погружение в один спан шага retrieval. Это ближайший визуальный аналог тому, что описывает статья, говоря «каждый вызов — это спан» и почему структурированные трассировки бьют print-логирование.

Эксперт

25 мин

Видео

Prompting 101 | Code w/ Claude

Anthropic. Живая сессия сборки промпта для страховых заявок от команды Applied AI в Anthropic — они начинают с расплывчатой инструкции и итерируют до чего-то, что разработчик реально стал бы выкатывать в продакшен, демонстрируя ровно те правки, которые описывает статья для слоёв system и developer. Посмотрите перед перечитыванием чек-листа статьи про примеры, структуру вывода и обработку отказов.

Эксперт

77 мин

Видео

AI prompt engineering: A deep dive

Anthropic. Четыре prompt-инженера Anthropic (research, alignment, applied, developer relations) подробно говорят о том, что они реально делают изо дня в день: как редактируют промпты под давлением, как думают о «честности» в инструкциях, когда помогают XML-каркасы, а когда нет. Слоистая модель статьи чисто ложится на то, как они описывают работу; это лучший способ услышать эту ментальную модель вслух.

Эксперт

41 мин

Видео

OpenAI DevDay 2024 | Structured outputs for reliable applications

OpenAI. Проходится по `strict: true`, отличиям от старого JSON-режима, обработке отказов и тому, как компонуются function calling и схемы response-format. Полезно ровно тем, что описывает контракт, который вам даёт API, — а именно на нём построены продакшен-паттерны статьи.

Эксперт

18 мин

Видео

Pydantic is all you need: Jason Liu

AI Engineer. Выступление, кристаллизовавшее современный паттерн «опиши модель Pydantic, отдай её LLM, пусть валидация делает остальное», с конкретными примерами вложенных объектов, валидаторов, ловящих галлюцинированные URL, и Chain-of-Thought как типизированного поля. Посмотрите перед перечитыванием раздела статьи про валидаторы — и узнаете, откуда взялись её правила ретраев и отказов.

Эксперт

40 мин

Видео

Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)

Y Combinator. Кейноут Карпатого на AI Startup School рамкует LLM как новый класс компьютера — utility, fab и OS, свёрнутые в одно — и аргументирует «частично автономные» продукты с поводком, контролируемым человеком. Это самая чистая формулировка той ментальной модели стека, которую предполагает статья: что вы выбираете провайдеров инференса и инструменты под программируемую подложку, а не под чат-бота.

Эксперт

211 мин

Видео

Deep Dive into LLMs like ChatGPT

Andrej Karpathy. Самое ясное от и до объяснение на YouTube того, чем на самом деле является LLM — претренинг, токенизация, SFT, RLHF, reasoning RL, использование инструментов, галлюцинации — на уровне детализации, нужном инженеру, чтобы рассуждать о компромиссах между моделями. Посмотрите его один раз, и решения «GPT-класса vs. модели с открытыми весами vs. reasoning-модель» из статьи перестанут казаться выбором бренда и начнут выглядеть как выбор training-рецептов.

Эксперт

Рабочие LLM-приложения

Начните здесь

Стек LLM в 2026 году: модели, инференс, инструменты и компромиссы

Проектирование промптов для продакшена: системный, разработческий и пользовательский слои

Сбои production AI: что ломается после демо

Еще по этой теме

Как строить надёжных AI-агентов: контекст и evals

Выпуск LLM-продукта: цены, маржа и ловушка «антирва»

Оптимизация стоимости инференса: prompt caching, маршрутизация и контроль выхода

Prompt injection и безопасность LLM: модели угроз и многоуровневая защита

Computer use и браузерные агенты в продакшене

Построение памяти для долгоживущих агентов

Context engineering: как обращаться с окнами на 1M токенов и не словить context rot

LangGraph vs CrewAI vs прямой API: выбираем агентский фреймворк в 2026 году

Проектируем агентов, которые не уходят в бесконечный цикл

Файнтюнинг в 2026 году: когда LoRA выигрывает у RAG и как обойтись без кластера

Выбор между промптингом, RAG и файнтюнингом (и когда их сочетать)

Production RAG: ingestion, embedding, retrieval, reranking, eval

Проектируем MCP-инструменты, которыми LLM реально пользуются правильно

MCP с нуля: собираем production-ready сервер на TypeScript

Наблюдаемость LLM-приложений: трассировка, стоимость, задержка, дрейф качества

Строим evals, которые реально ловят регрессии

Структурированные выходы и function calling: продакшен-паттерны

Оркестрация нескольких моделей: маршрутизация по стоимости, задержке и качеству

Vertical AI Agents Could Be 10X Bigger Than SaaS

How AI is Reinventing Software Business Models ft. Bret Taylor of Sierra

Instrumenting & Evaluating LLMs

LangSmith in 10 Minutes

Prompting 101 | Code w/ Claude

AI prompt engineering: A deep dive

OpenAI DevDay 2024 | Structured outputs for reliable applications

Pydantic is all you need: Jason Liu

Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)

Deep Dive into LLMs like ChatGPT