Engineering Coding Agent Harnesses voor Gegevensworkflows

Overzicht Een praktische engineering sessie over wat er nodig is voor een betrouwbare coderingsagent-harnas voor gegevensworkflows, hoe gegevensopdrachten verschillen van conventionele software-engineeringstaken, en hoe tools, agentvaardigheden, semantische context en trace-niveau analyse de prestaties van de agent kunnen verbeteren. Sessie Details Codelingsagenten zijn vaak ontworpen rond software-engineering workflows: navigeren door repositories, bestanden bewerken, tests uitvoeren en code repareren. Gegevensopdrachten introduceren een andere set vereisten. De agent moet schema's, bedrijfsdefinities, relaties tussen datasets, beschikbare tools en de context begrijpen die nodig is om resultaten correct te interpreteren. In deze sessie, met Josh van Snowflake - gaan we de componenten van een agent-harnas voor gegevensworkflows ontleden en demonstreren hoe agenten tools, herbruikbare vaardigheden en semantische context kunnen gebruiken om taken betrouwbaarder te voltooien. We zullen ook uitvoeringssporen onderzoeken om te identificeren waar fouten optreden en hoe die bevindingen kunnen worden gebruikt om de agent, zijn context en het omliggende harnas te verbeteren. Wat je zult leren Wie Moet Deelnemen Deze sessie is bedoeld voor AI-ingenieurs, gegevensingenieurs, analytics-ingenieurs, platformingenieurs en technische leidinggevenden die coderingsagenten bouwen voor data-analyse, gegevensoperaties, interne tooling of andere gegevensintensieve workflows. Over Toekomstige AGI Toekomstige AGI is een open-source zelfverbeterende laag voor agent-systemen - het stelt teams in staat om hun AI te simuleren, evalueren, bewaken, observeren en automatisch te verbeteren in één gesloten lus, zodat agenten na verloop van tijd nauwkeuriger en veiliger worden in plaats van stilletjes te falen in productie.