Инженерные агенты кодирования для потоков данных

Обзор Практическая инженерная сессия о том, что входит в надежный кодирующий агентский каркас для потоков данных, как задачи с данными отличаются от традиционных задач программной инженерии и как инструменты, навыки агентов, семантический контекст и анализ на уровне трассировки могут улучшить производительность агентов. Детали сессии Кодирующие агенты часто разрабатываются вокруг потоков работы программной инженерии: навигация по репозиториям, редактирование файлов, запуск тестов и исправление кода. Задачи с данными вводят другой набор требований. Агент должен понимать схемы, бизнес-определения, отношения между наборами данных, доступные инструменты и контекст, необходимый для правильной интерпретации результатов. На этой сессии с Джошем из Snowflake - мы разберем компоненты агентского каркаса для потоков данных и продемонстрируем, как агенты могут использовать инструменты, повторно используемые навыки и семантический контекст для более надежного выполнения задач. Мы также исследуем трассировки выполнения, чтобы определить, где возникают ошибки и как эти выводы могут быть использованы для улучшения агента, его контекста и окружающего каркаса. Чему вы научитесь Кому следует присоединиться Эта сессия предназначена для инженеров ИИ, инженеров данных, аналитических инженеров, инженеров платформ и технических лидеров, создающих кодирующих агентов для анализа данных, операций с данными, внутренних инструментов или других ресурсов, насыщенных данными. О Future AGI Future AGI — это открытый самоулучшающийся слой для агентных систем — он позволяет командам симулировать, оценивать, защищать, наблюдать и автоматически улучшать свои ИИ в одном замкнутом контуре, чтобы агенты становились более точными и безопасными со временем, а не молча ломались в производстве.