🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры

Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!

Что внутри:

— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.

👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube

🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!

👉 Успеть на курс AgentOps

🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!

Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!

👨‍💻 Спикер: Андрей Носов

Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов

Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.

Что в программе:

● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.

Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.

👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!

🔥 ИИ-выходные: Собери своего AI-агента за 2 дня

Хватит просто читать про ИИ, пора собирать автономные системы руками! 1–2 августа пройдет хардкорный онлайн-интенсив для junior-middle разработчиков.

Формат: теория ➡️ сразу практика. Вы будете управлять AI-инструментами.

🛠️ Как всё пройдет:

День 1 (Суббота): разбираем анатомию агента, подключаем инструменты (shell, GitHub, Postgres) и дебажим трейсы.
День 2 (Воскресенье): собираем собственного агента под вашу задачу, настраиваем Eval + Guardrails (чтобы бот не галлюцинировал) и проводим демо.

Для кого: Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом. (С нуля не подойдет, темп очень быстрый!)

Артефакт на выходе: Рабочий репозиторий с вашим агентом, который не стыдно показать команде.
👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).

Места ограничены!

👉 Изучить программу и занять место

🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?

Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).

Вот как этот подход меняет работу агента на практике:

🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.

Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы — оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂