Надёжные ИИ-агенты на практике

В этом сезоне я разбираю, как превратить демо в надёжную систему. Всё показываю на открытом проекте: агенте, который разбирает научные статьи. Каждую неделю — новая тема, код и результаты, которые можно проверить.

О себе

Я программист с 20-летним стажем, в последние годы также преподавала на курсах OTUS, сейчас строю мультиагентные системы и агентов , например для распознавания документов. Сезон — это мой открытый дневник: изучаю, проверяю на практике и показываю, что получилось.

Программа сезона

• 24.10 — Трансформер изнутри: что инженеру агентов важно знать о модели

• 07.11 — Как измерить качество агента, который разбирает научные статьи

• 14.11 — Сто провалов агента: разбор ошибок и LLM-судья

• 21.11 — Поиск по корпусу статей: почему он промахивается

• 28.11 — Трассировка мультиагентной системы

• 05.12 — Один агент или оркестратор: эксперимент с цифрами

• 12.12 — Prompt injection через PDF: атакую своего агента

• 19.12 — Таблицы, формулы и рисунки: самое трудное в разборе статей

• 26.12 — Плагин agent-evals: собираю всё в инструмент

• 16.01 — Капстоун: исследовательский ассистент по корпусу статей

• 23.01 — Итоги сезона и ответы на вопросы

Формат встреч

Еженедельно по субботам, 60 минут в интенсивном темпе:

• 5 минут — Вводная часть и постановка задачи.

• 35 минут — Живой разбор архитектуры, кода и демонстрация.

• 20 минут — Ответы на ваши вопросы и обсуждение.

Для кого эти эфиры?

• Разработчикам и тимлидам , которые уже создают или планируют продукты на базе LLM и агентов.

• AI-энтузиастам и инженерам , желающим понимать, как ИИ-системы работают на практике, а не в презентациях.

Что дает регистрация?

Регистрация бесплатная и оформляется один раз на весь сезон . После нее вы получите:

• Автоматические напоминания со ссылками за час до каждого эфира.

• Полезные материалы после встреч: ссылки на репозитории с кодом, графики и краткие конспекты.

Ссылка на трансляцию придет в письме-напоминании, а также будет опубликована в Telegram-канале t.me/expertLearningAI за час до начала.