Библиотека IT-мемов

🤔 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.

🏃‍♀️ Уже завтра стартует курс по разработке AI-агентов. Про AI-агентов часто думают, что это просто модная обертка над джпт для пет-проектов. Кажется, прикрутил API к скрипту и типа готово. А вот и нет! Когда дело доходит до прода, начинаются настоящие проблемы.

Зачем глубоко копать мультиагентные системы, если можно обойтись старым добрым кодом? Как контролировать расходы на токены, чтобы новая фича не разорила бизнес? Как заставить агента работать стабильно и предсказуемо, а не галлюцинировать?

Эту инженерную часть мы и будем разбирать на курсе. Будем учиться интегрировать внешние API, работать с RAG, LangGraph, CrewAI и деплоить всё это так, чтобы работало как часы. Стартуем завтра. Для участия и доступа к программе переходите по ссылке.