Библиотека IT-мемов

🤯 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