MLOps.community. Вице-президент по ИИ в Prosus и ИИ-инженер рассказывают, что реально ломалось при внедрении агентов в портфельных компаниях группы: пентесты на промпт-инъекции перед запуском, опасная запись, когда Jira-агент споткнулся о человеческие сокращения, устаревший контекст, против которого агентов научили показывать свои допущения, и проектирование запасных сценариев, где агентов объединяли или отключали, как только они добавляли когнитивную нагрузку. Это реестр отказов из статьи, проигранный как живой постмортем.
Записано в начале 2025 года, так что ландшафт инструментов ушёл вперёд, но каждый обсуждаемый класс сбоев новые команды открывают заново до сих пор. Смотрите на инциденты и операционные решения, а не на названия фреймворков.
Распознать сбои, на которые ваши агенты наткнутся первыми, и заранее заложить тесты, запасные сценарии и критерии остановки для каждого.
Знакомство с LLM-агентами, вызовами инструментов и базовым мониторингом продакшена; реестр отказов из статьи как карта.
Последняя проверка: 20 июл. 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
18 минУвидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.
4 минПонять, почему многоязычные модели векторных представлений важны для конфиденциального внутреннего поиска и где локальное извлечение может снизить риск раскрытия данных.
17 минНастроить рабочий процесс с несколькими кодовыми агентами и явными границами ревью, чтобы изменения оставались небольшими и протестированными.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
AWS Skill BuilderAWS Training and Certification
Облачно-вендорный довесок к специализации Macquarie: собственная Generative AI Security Scoping Matrix AWS, OWASP Top 10 для LLM и MITRE ATLAS — с управлением, юридическими и комплаенс-контролями для пяти разных масштабов развёртывания ИИ, от потребительских приложений до самостоятельно обученных моделей. Не GDPR-специфично, но по-настоящему практичный продвинутый выбор для команд, чьи ИИ-нагрузки реально работают на AWS и которым нужны конкретные контроли управления данными и комплаенса, а не только теория.
Coursera · Macquarie UniversityMacquarie University Cyber Security Hub faculty
Продвинутый выбор, наиболее точно отвечающий нашему пробелу GDPR × ИИ: специализация из трёх курсов от Cyber Security Hub Университета Маккуори — от основ GDPR/CCPA и privacy-by-design через оценки влияния на приватность до отдельного третьего курса по защите ИИ-систем от состязательных атак и утечки моделей. По-настоящему связывает «комплаенс GDPR» и «безопасность ИИ», а не трактует их как отдельные темы.
EU Digital Skills & Jobs Platform · CyberSuiteCyberSuite
Редкий курс об EU AI Act, написанный именно для тех, кого регламент реально касается: малых и средних компаний, внедряющих ИИ, а не лабораторий, которые его строят. Курс размещён на платформе навыков Европейской комиссии и соединяет юридическую сторону — роли, обязанности, классификацию рисков — с кибербезопасностью (prompt injection, утечки данных, проверка поставщиков), которую большинство курсов по комплаенсу пропускает. Для эстонского МСП это практическая отправная точка.
Все курсы в категории «Безопасность ИИ и приватность данных»
