12-Factor Agents: Patterns of reliable LLM applications — Dex Horthy, HumanLayer

17 минУверенныйПрактикAI EngineerАвтоматизация

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.

Заметка AI Expert

Смотрите на "агента" как на архитектуру программного обеспечения, а не как на обещание автономности. Главный урок: явное состояние, детерминированный поток управления и настоящий путь передачи человеку.

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.

Последняя проверка: 19 мая 2026 г.

Смотреть дальше

Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.

Углубиться

Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.

Coursera · Vanderbilt University

ChatGPT: Excel at Personal Automation with GPTs, AI & Zapier

Dr. Jules White

Самый понятный путь от «я пользуюсь ChatGPT в отдельной вкладке» к «ИИ запускает мои рабочие процессы». Специализация построена вокруг Zapier, не требует Python и показывает автоматизацию почты, таблиц, расходов и повторяющихся задач.

Начинающий~30 часов · специализация из 3 курсов
DeepLearning.AI

Practical Multi AI Agents and Advanced Use Cases with crewAI

João Moura (Founder, CrewAI)

Одновременно закрывает вертикали продаж и клиентской поддержки и даёт по-настоящему практичный курс по агентам: вы строите агентный пайплайн продаж (скоринг лидов, персонализированный аутрич) и пайплайн инсайтов по данным поддержки — два из пяти практических проектов, — а преподаёт основатель CrewAI. Требует базового Python, поэтому стоит рядом с другими курсами builder-трека, а не с no-code выбором.

Уверенный~2h 49m · в своём темпе (15 уроков)
Hugging Face

AI Agents Course

Hugging Face

Самое понятное открытое изложение агентных систем. Курс не привязан к одному вендору: он рассматривает фреймворки, которые инженеры реально сравнивают, включая smolagents, LlamaIndex и LangGraph.

Уверенный~25 часов

Все курсы в категории «Автоматизация»