Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin

🧠 «Поиграйся с LLM, почитай про агентов — и сам поймёшь, как это работает»

Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах.

Поиграйся — это как?
Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну.

AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения.

➡️ Чтобы разобраться, нужно:
— понимать, как устроен LLM под капотом
— уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers)
— уметь масштабировать и дебажить поведение агентов
— разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain
— знать, как всё это тащится в прод

Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля

P.S: не упусти свой шанс, промокод: LASTCALL на 10.000₽

www.tgoop.com/devopsslib/3807

985 viewsJul 3 at 19:00

🧠 «Поиграйся с LLM, почитай про агентов — и сам поймёшь, как это работает»

Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах.

Поиграйся — это как?
Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну.

AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения.

➡️ Чтобы разобраться, нужно:
— понимать, как устроен LLM под капотом
— уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers)
— уметь масштабировать и дебажить поведение агентов
— разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain
— знать, как всё это тащится в прод

Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля

P.S: не упусти свой шанс, промокод: LASTCALL на 10.000₽

BY Библиотека девопса | DevOps, SRE, Sysadmin