Библиотека IT-мемов

🏃‍♀️ 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.

🦾 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 👈🏻