Projektowanie Własnego Asystenta AI

Głębokie badania, osobista automatyzacja i agentowy workflow z Paulem Iusztinem. Gdy narzędzia AI stają się coraz bardziej dostępne, granica przesuwa się z ogromnych aplikacji przedsiębiorstwowych w kierunku wysoce dostosowanej automatyzacji osobistej. W tym wydarzeniu na żywo Paul Iustin powraca, aby głęboko zanurzyć się w mechanikę budowania osobistych asystentów AI. Przechodząc od naszych wcześniejszych dyskusji na temat LLMOps dla firm, Paul rozłoży na czynniki pierwsze praktyczne realia inżynierii AI dla indywidualnego dewelopera. Zbadamy jak projektować wyspecjalizowane agenty do głębokich badań, jak bezpiecznie zarządzać nieustrukturyzowanymi danymi osobistymi oraz dlaczego nadmierna inżynieria systemów wielo-agentowych to najszybsza droga do utkwienia w piekle POC. Będzie omawiał: * Mechanikę automatyzacji osobistej: wiedzieć, kiedy budować versus kiedy podpowiadać * Projektowanie autonomicznych agentów do głębokich badań i tworzenia treści * Ucieczkę z piekła POC: lekką infrastrukturę dla indywidualnych deweloperów * Wnioski z kursu Agentic AI Engineering i kluczowe umiejętności na rok 2026. O Prelegencie: Paul Iustin jest autorem bestsellera „Podręcznik Inżyniera LLM”, głównym instruktorem kursu Agentic AI Engineering, założycielem AI Engineer w startupie w San Francisco oraz obsesjonującym się na udostępnianiu wiedzy dzięki AI. Z ponad 10-letnim doświadczeniem i 20 aplikacjami wprowadzonymi na rynek, uczy Inżynierii AI tak, jak chciał na początku swojej kariery. Od pomysłu do produkcji. Od zbierania danych po wdrażanie, monitorowanie i ocenę. Z naciskiem na zasady AI, wzorce oprogramowania i systemy infrastrukturalne, które będą prosperować w przyszłości zdominowanej przez narzędzia do kodowania AI. Jego ostatecznym celem jest pomoc innym inżynierom w ucieczce z piekła PoC i zwiększeniu ich umiejętności inżynierii AI dziesięciokrotnie. Dołącz do naszego Slacka: https://datatalks.club/slack.html