AI Агенты Сиэтл Август 2026

Адам Джейкоб сократил один обзор кода с 4,6 миллиона токенов по 23 агентам до 506,000 по 3, заменив координатора LLM на детерминированный код. Кэси Маргель провел девять месяцев, преодолевая трудности в производственной среде и пришел к выводу, что самый большой риск, связанный с AI-кодирующими агентами, заключается в эффективном создании неправильного продукта. Один из них строит фабрику, другой - выживает в поле. 11 августа они сравнят свои заметки.AI Агенты Сиэтл - это встреча для инженеров, активно работающих с AI-агентами. Она существует, потому что пространство постоянно меняется быстрее, чем у кого-либо есть карта, и людям, работающим в этой области, необходимо делиться приобретенным опытом, а не горячими высказываниями. В этом августе два докладчика, подходящие к одной и той же проблеме с противоположных позиций — один строит агентскую фабрику с нуля, другой адаптирует агентов для работающего бизнеса — обсудят свои компромиссы, неудачи и то, что они собираются изменить далее.Как построить программную фабрику.Адам Джейкоб, генеральный директор и соучредитель, Swamp ClubАдам Джейкоб строит агентские системы как повторяемые, поддающиеся аудиту программные фабрики, и его агенты генерируют то, что он называет шокирующе постоянной архитектурой. Он поделится тем, как ему удалось сократить сложную нагрузку по просмотру кода с 4,6 миллиона токенов через 23 агента до 506,000 токенов по 3, переместив координацию из LLM в детерминированный код, и почему он считает, что слишком рано делать ставку на фреймворки, когда адаптивные строительные блоки побеждают.Приключения в адаптации: девять месяцев преодоления препятствий при создании AI-агентов. Два совершенно разных подхода, компромиссы, которые я сделал, и как я оцениваю, что будет следующим в области, которая продолжает меняться.Кэси Маргель, соучредитель и президент/COO, Indisea SoftwareКэси Маргель провел девять месяцев, создавая AI-агентов в производственной среде, недавно подключив Claude к Slack Indisea и связав его с Jira и Confluence; он подал 9 правильно отформатированных билетов Jira из PDF-версии заметок встречи в первый день. Он поделится, почему, по его мнению, самый большой риск, связанный с AI-кодирующими агентами, заключается в эффективном создании неправильного продукта, и шаблоном продукт-менеджер-агент, который он использует, чтобы поддерживать агентов в соответствии с требованиями после того, как он уходит.