Библиотека IT-мемов

🦾 Надоело чинить «упавших» ИИ-агентов после каждого микросбоя внешних сервисов? Анонсируем старт продаж большого курса по AgentOps. Мы собрали опыт десятков разработчиков и сделали программу, которая учит выводить ИИ в стабильный прод. 🗓 Ждем вас 28 апреля в 19:00 МСК на эфире: «Как эффективно управлять контекстным окном LLM в мультиагентных системах и не сливать бюджет на токены». 👉 Кто вещает и в чем польза? Спикер Кирилл Кухарев (Senior AI Engineer в Raft, спикер AI Conf и Highload++). Он реализовал более 50 коммерческих проектов в GenAI и на вебинаре покажет, как взять под контроль работу нескольких агентов, чтобы они не перекидывали друг другу лишний контекст и не сжигали ваши деньги. В прямом эфире разберем: • Как формируется контекст в LLM при маршрутизации между агентами; • Куда утекают лишние токены и возникает перерасход; • Практические методы: как сжимать историю, грамотно делить задачи, лимитировать передачу контекста и собирать промпты прямо в процессе запроса пользователя. 🔥 Два способа получить максимум: 1. Приходите на вебинар 28 апреля. Дарим участникам промокод на 5.000 ₽ (работает 3 дня после эфира - это шанс забрать курс по самому низу рынка). 2. Выбирайте Инженерный трек. В подарок к нему идет полный доступ к записям и автопроверкам завершенного курса «Разработка ИИ-агентов». 👉 Занять место на вебинаре и стать профи в AgentOps

Anthropic выпустили Claude Opus 4.7 — свою самую мощную публично доступную модель на сегодняшний день. Она заметно лучше пишет код, чем Opus 4.6 и GPT-5.4, особенно в сложных agentic-задачах и больших кодовых базах. Кроме того, модель научилась более тщательно проверять свои ответы перед отправкой пользователю, что повышает надёжность и снижает количество ошибок. 🎁 Вот это да! | ПАК Креатора

🤖 Ваш ИИ-агент съедает бюджет на токены и падает при сбоях API? Пора переходить на новый уровень. Открыли продажи курса по AgentOps — управлению ИИ-агентами в рабочих процессах. Рынок требует инженеров, которые умеют: • Контролировать метрики и качество ответов; • Эффективно работать с RAG-архитектурой; • Строить системы, готовые к реальным нагрузкам. Обучение займет 6-12 недель под руководством практиков с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Сбер, МТС, Huawei, Raft и др. 🎁 Можно подождать, пока про AgentOps начнут говорить все. Или зайти сейчас — НА 30% ДЕШЕВЛЕ!

Работа с AI начинается с систем. Системы — с AgentOps.

🔥 Забрать скидку и изучить программу.

🤯 Представьте, что ваш AI-агент работает так же предсказуемо, как обычный микросервис. Звучит утопически, но это именно то, к чему должна прийти разработка в 2026 году. Основная боль текущих реализаций — полная непредсказуемость поведения. Сегодня агент выполнил задачу за два шага, а завтра ушёл в рекурсию и потратил все лимиты. Наш обновлённый курс «Разработка AI-агентов» научит, как приручить этот хаос с помощью Python и современных фреймворков. Мы не будем учить «общаться» с нейросетью, мы будем строить из неё надёжный инструмент. ✅ Что вы получите: — понимание того, как управлять логикой агента на уровне кода; — навыки работы с LangChain и библиотеками оркестрации; — готовые паттерны для обработки ошибок и галлюцинаций; — опыт создания систем, которые реально экономят время. Есть пара мест со скидкой до завтра, решайтесь 👈🏻

🤔 Разрабатываете ИИ-агентов, но всё ещё не уверены в их стабильности и прогнозируемости? Мы поговорили с десятками разработчиков ИИ-агентов и сделали отдельный курс по AgentOps. 🧠 На нём вы узнаете: – как оптимизировать траты на токены; – как на практике оценить качество работы агента; – как «докручивать» RAG-системы без потери качества; – как обеспечить устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы и про многое-многое другое. 📅 Старт: 19 мая. 👥 Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Huawei, МТС и др. Длительность: 6-12 недель в зависимости от тарифа. 🔗 Программа курса и другие подробности