Как мы создаём эффективных агентов: Barry Zhang, Anthropic

AI Engineer. Барри Жанг — о трёх правилах: не стройте агента, когда достаточно рабочего процесса; держите цикл максимально простым; и «думайте как ваш агент» (поместите себя в его контекстное окно и заметьте, что он принимает решения вслепую, в промежутках между скриншотами). Аргумент в пользу простоты и чек-лист «а стоит ли эта задача агента вообще» — ровно та дисциплина, которой требует статья.

Смотреть дальше

Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.

190 мин

Полный курс LangGraph для начинающих — сложные ИИ-агенты на Python

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

ПродвинутыйАвтоматизация

8 мин

Context Rot: как рост входных токенов влияет на качество работы LLM

Понять, как длинный контекст может давать сбои при неоднозначности и отвлекающих факторах, и проектировать тесты с учётом этого риска.

ПродвинутыйЗапросы к ИИ

7 мин

Память для агентов (концептуальное видео)

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

ПродвинутыйАвтоматизация