Как проектировать Production-Ready AI-агентов: то, что остаётся за кадром
Второе видео в серии по разработке Production-Ready AI агентских систем. 🔥 Хотите научиться грамотной AI-driven разработке ИИ-агентов? Записывайтесь на наши курсы на https://llmstart.ru?utm_source=rutube&utm_medium=production_agents_02&utm_campaign=agents&utm_content=link • Интенсив "AI-кодинг ИИ-агентов" — практический формат для быстрого старта в разработке AI-решений и агентских систем: https://llmstart.ru/vibe-coding/?utm_source=rutube&utm_medium=production_agents_02&utm_campaign=agents&utm_content=link • Курс "AI-driven разработка ИИ-агентов" — программа про проектирование, запуск и эксплуатацию агентских систем в реальных production-условиях: https://llmstart.ru/agents/?utm_source=rutube&utm_medium=production_agents_02&utm_campaign=agents&utm_content=link • Курс "Deep Agents" — продвинутая программа про сложные и масштабируемые агентские архитектуры: память, мультиагентность и графы знаний: https://llmstart.ru/deep-agents/?utm_source=rutube&utm_medium=production_agents_02&utm_campaign=agents&utm_content=link В этом видео мы разбираем подводную часть Production-Ready AI агентских систем: всё то, что не видно пользователю, но определяет стабильность, безопасность и качество работы агента в продакшене. В видео подробно: 00:00 — Почему контроль над AI-агентами — иллюзия 00:48 — Production ≠ демо: реальная жизнь агентских систем 01:42 — Что остаётся «под водой» и где 80% работы 02:13 — Безопасность: лимиты, данные, контент, guards 03:42 — Human-in-the-Loop и контроль необратимых действий 04:52 — MCP-протокол и стандартизация инструментов 06:56 — RAG в продакшене и проблема «чёрного ящика» 08:22 — Источники ответов и прозрачность для пользователя 09:27 — Векторные базы данных и метаданные 12:00 — Observability: трейсы, стоимость, ошибки 15:19 — Evaluation: offline и online контроль качества 19:53 — User feedback и датасеты из реальной эксплуатации 24:53 — Почему контроль — ключ к production-зрелости 25:19 — Что дальше: масштабирование и сложные агентские системы 28:02 — Программы обучения и завершение Главный посыл: Production-Ready агент — это не модель и не промт, а система контроля качества и непрерывного улучшения. Первое видео серии: https://rutube.ru/video/a1cf399a75f288fe505cee9435b862b2/ 👉 Telegram-канал про ИИ-кодинг ИИ-агентов: https://t.me/aidialogs 📩 Консалтинг, внедрение и обучение: https://t.me/smirnoff_ai 👍 Подписывайтесь, ставьте лайк и пишите вопросы — именно их мы будем разбирать в следующих видео серии. #ai #aiagents #llm #agenticai #agents #rag #mcp #evaluation #observability #security
Второе видео в серии по разработке Production-Ready AI агентских систем. 🔥 Хотите научиться грамотной AI-driven разработке ИИ-агентов? Записывайтесь на наши курсы на https://llmstart.ru?utm_source=rutube&utm_medium=production_agents_02&utm_campaign=agents&utm_content=link • Интенсив "AI-кодинг ИИ-агентов" — практический формат для быстрого старта в разработке AI-решений и агентских систем: https://llmstart.ru/vibe-coding/?utm_source=rutube&utm_medium=production_agents_02&utm_campaign=agents&utm_content=link • Курс "AI-driven разработка ИИ-агентов" — программа про проектирование, запуск и эксплуатацию агентских систем в реальных production-условиях: https://llmstart.ru/agents/?utm_source=rutube&utm_medium=production_agents_02&utm_campaign=agents&utm_content=link • Курс "Deep Agents" — продвинутая программа про сложные и масштабируемые агентские архитектуры: память, мультиагентность и графы знаний: https://llmstart.ru/deep-agents/?utm_source=rutube&utm_medium=production_agents_02&utm_campaign=agents&utm_content=link В этом видео мы разбираем подводную часть Production-Ready AI агентских систем: всё то, что не видно пользователю, но определяет стабильность, безопасность и качество работы агента в продакшене. В видео подробно: 00:00 — Почему контроль над AI-агентами — иллюзия 00:48 — Production ≠ демо: реальная жизнь агентских систем 01:42 — Что остаётся «под водой» и где 80% работы 02:13 — Безопасность: лимиты, данные, контент, guards 03:42 — Human-in-the-Loop и контроль необратимых действий 04:52 — MCP-протокол и стандартизация инструментов 06:56 — RAG в продакшене и проблема «чёрного ящика» 08:22 — Источники ответов и прозрачность для пользователя 09:27 — Векторные базы данных и метаданные 12:00 — Observability: трейсы, стоимость, ошибки 15:19 — Evaluation: offline и online контроль качества 19:53 — User feedback и датасеты из реальной эксплуатации 24:53 — Почему контроль — ключ к production-зрелости 25:19 — Что дальше: масштабирование и сложные агентские системы 28:02 — Программы обучения и завершение Главный посыл: Production-Ready агент — это не модель и не промт, а система контроля качества и непрерывного улучшения. Первое видео серии: https://rutube.ru/video/a1cf399a75f288fe505cee9435b862b2/ 👉 Telegram-канал про ИИ-кодинг ИИ-агентов: https://t.me/aidialogs 📩 Консалтинг, внедрение и обучение: https://t.me/smirnoff_ai 👍 Подписывайтесь, ставьте лайк и пишите вопросы — именно их мы будем разбирать в следующих видео серии. #ai #aiagents #llm #agenticai #agents #rag #mcp #evaluation #observability #security
