Паттерны проектирования «человек в контуре» для рабочих процессов с ИИ — видео к статье

AI Engineer

Dex Horthy объясняет, почему надёжные агентные системы в основном состоят из аккуратно выстроенного кода вокруг нескольких вызовов LLM: держите под контролем промпт, держите под контролем контекстное окно, сохраняйте детерминированность потока управления и используйте вызовы инструментов, чтобы обращаться к человеку, когда процесс требует суждения. Это напрямую перекликается с паттернами согласования, обработки исключений и эскалации из статьи.

Что вынести из этого видео: Научиться проектировать ИИ-процессы, которые умеют приостанавливаться, возобновляться, запрашивать решение человека и отделять бизнес-состояние от догадок модели.

Что посмотреть или знать заранее: Полезно понимать базовые вызовы инструментов или многошаговые ИИ-процессы.

AWS Events

Этот короткий доклад называет бизнес-ситуации, где нужен контроль со стороны человека: решения с высоким риском, необратимые действия, регуляторные требования, этап выстраивания доверия, неоднозначные пограничные случаи и плавная деградация. Он также показывает конкретные механизмы реализации: уточняющие запросы MCP (elicitations), ожидание обратного вызова (callback) в Step Functions и узлы согласования (approval nodes).

Что вынести из этого видео: Увидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.

Что посмотреть или знать заранее: Полезен опыт с событийными процессами, облачной оркестрацией или интеграцией агентов с инструментами.