Библиотека IT-мемов

🔥 База по ИИ-агентам от научного сотрудника Сколтеха и НИУ ВШЭ Знакомьтесь, Екатерина Трофимова. Кандидат компьютерных наук, ресерчер в Центре ИИ Сколтеха и лаборатории LAMBDA. Она объединяет глубокую академическую экспертизу и практику: знает, как ИИ-системы устроены «под капотом» и как встроить их в реальные сервисы (в т.ч. для Сбера). Мы попросили Екатерину собрать список мастхев материалов для тех, кто хочет проектировать агентов в проде. Сохраняйте список. 🛠 Стек и фреймворки: DSPy — алгоритмическая оптимизация промптов (вместо ручного подбора слов). Semantic Kernel и LangMem — инструменты для управления сессионной и долгосрочной памятью. MCP (Model Context Protocol) — новый стандарт от Anthropic для подключения агентов к вашим БД и локальным файлам. 📖 Документация, которую нужно знать: Anthropic Prompt Caching — как кэшировать контекст и радикально резать косты на API. OpenAI Agents SDK / Cookbook — лучшие практики работы с памятью. Augment — платформа для оптимизации работы ИИ-агентов и контроля токенов. 🔬 Хардкорные статьи и препринты (на выходные): Lost in the Middle — почему LLM «слепнут» на длинных текстах и забывают середину контекста. How Do Coding Agents Spend Your Money? — куда улетает бюджет при работе автономных кодинг-агентов. MemGPT — архитектура операционной системы для LLM с иллюзией бесконечной памяти. InjecAgent / AgentSentry — всё о безопасности и защите агентов от инъекций в промпты. Екатерина Трофимова — один из ключевых экспертов нашего курса AgentOps. На своих лекциях она детально разбирает, как проектировать инструменты для агентов, как агент принимает решения о вызове инструментов и какие ограничения возникают в реальном проде 🎁 Акция в честь старта продаж! Прямо сейчас при покупке Инженерного трека вы получаете полный доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов» в подарок. 👉 Забрать 2 курса по цене 1 и начать обучение

🤔 Товарищи, какие ИТ-медиа вы читаете или смотрите?

Нравится и бэк, и фронт? Не знаешь какой стул выбрать? Отличная новость, можешь сесть сразу на два! И подписаться на канал по Java и фронтенду

Нравится и бэк, и фронт? Не знаешь какой стул выбрать? Отличная новость, можешь сесть сразу на два! И подписаться на канал по Java и фронтенду

🗓 В следующий вторник (28.04) в 19:00 встречаемся в онлайне. Тема:

Как эффективно управлять контекстным окном LLM в мультиагентных системах и не сливать бюджет на токены

В кружке Кирилл рассказал, какие именно подходы будем разбирать. 👉 Занять место на вебинаре

⚡️ Мы рады представить команду экспертов курса AgentOps! — Дмитрий Антипов расскажет, как грамотно проверить работу AI-моделей — Курилл Кухарев поделится, почему компаниям выгодно использовать локальные модели и как их развернуть — Андрей Носов расскажет, как работать с данными и знаниями в AI-системах: построение RAG, выбор подходов к поиску и организация хранения данных — Антон Будняк разберет, как обеспечить устойчивость сервиса, в котором используется ИИ — Александр Ошурков расскажет, как оценивать качество работы LLM в backend-сервисах — Екатерина Трофимов разберет, как проектировать инструменты для AI-агентов и выстраивать взаимодействие с внешними сервисами Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса. К концу обучения вы получите: • Структурированный подход к архитектуре и деплою AI-агентов • Навыки настройки мониторинга, тестирования и контроля расходов на токены • Разбор сложных инженерных кейсов из реальной практики 🎁 Доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов» в подарок при покупке Инженерного трека 👉 Все подробности и программа обучения.