19 минСоздание RAG-приложений, готовых к продакшену: Jerry Liu
Вы поймёте, каких механизмов промышленной эксплуатации не хватает простым демонстрационным чатам по документам.
Anthropic. Инженеры Anthropic разбирают, что именно они меняли, когда их мультиагентные системы неправильно использовали инструменты, — объединяли эндпоинты, возвращали имена вместо идентификаторов, опирались на MCP и Agent Skills, вместо того чтобы добавлять всё новые инструменты в системный промпт. Ложится пункт за пунктом на чек-лист статьи про описания инструментов и проектирование формы возвращаемых данных.
Примеры завязаны на Anthropic, но урок по проектированию универсален: снижайте неоднозначность инструментов, возвращайте полезные идентификаторы и проверяйте выбор инструмента на реальных задачах. Прежде чем копировать любой продуктовый паттерн, сверьтесь с актуальными рекомендациями по Agent Skills и MCP.
Вы улучшите проектирование инструментов так, чтобы агенты выбирали нужное действие с нужными параметрами.
Вы понимаете разницу между схемой инструмента, его описанием и инструкцией агента.
Последняя проверка: 18 мая 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
19 минВы поймёте, каких механизмов промышленной эксплуатации не хватает простым демонстрационным чатам по документам.
39 минВы сравните агентное извлечение и извлечение по графу на конкретной реализации.
13 минВы выберете между промпт-инжинирингом, RAG, дообучением или их комбинацией, исходя из реального режима отказа.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Emory University Goizueta Business School faculty
Более глубокий университетский аналог нашего начинающего HubSpot-курса по маркетингу — подход бизнес-школы Emory идёт дальше «как писать промпты» к обучению генеративных моделей под брендовый вывод, экономике воронки покупок для ИИ-контента и целому модулю настоящего скепсиса о том, когда генеративный ИИ в маркетинге стоит использовать, а когда нет.
IBM AI Academy
Ответ эпохи генеративного ИИ на вопрос о стратегии для руководителей. Три коротких курса, адресованных напрямую бизнес-лидерам — техническая подготовка не нужна — о том, где генеративный ИИ создаёт ценность, как им ответственно управлять и как превратить расплывчатое «нам нужен ИИ» в конкретный, обоснованный сценарий использования. Оценка 4,6 примерно по 700 отзывам.