32 минКак строить человекоцентричные ИИ-процессы в локализации (с Shashi Bhushan)
Научиться внедрять ИИ в локализацию так, чтобы человек сохранял ответственность за смысл, тон, терминологию и итоговое утверждение.
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).
Названия сервисов AWS и функции в предварительном доступе могут измениться. Используйте критерии принятия решений и паттерн «приостановка и возобновление», а затем реализуйте те же средства контроля в собственном стеке.
Увидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.
Полезен опыт с событийными процессами, облачной оркестрацией или интеграцией агентов с инструментами.
Последняя проверка: 19 мая 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
32 минНаучиться внедрять ИИ в локализацию так, чтобы человек сохранял ответственность за смысл, тон, терминологию и итоговое утверждение.
30 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
17 минОбъясните понятие «экономики внимания» и назовите одну дизайнерскую тактику, которой пользуются, чтобы его захватывать.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
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.
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.
Salesforce Trailhead
Курс по no-code сборке агентов, которого не хватало нашему среднему уровню — каждый существующий средний выбор (LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face) предполагает, что вы пишете на Python. Здесь вы настраиваете реального сервисного агента, описывая желаемое простым языком в Agentforce Builder — без кода — на собственной бесплатной платформе Salesforce Trailhead.