Переход от подсказок к многоразовым агентным рабочим процессам

Каждая техническая команда может использовать ИИ для ускорения отдельных задач. Немногие могут создать агентную систему, которая действительно выполняет сложную, многоступенчатую работу без постоянной помощи, повторяющихся ошибок и потерянного контекста. Масштабирование ИИ за пределы базовых подсказок не связано с использованием более крупных моделей — речь идет о структуре, контроле и превращении человеческого опыта в многоразовые способы работы. Наиболее эффективные системы сохраняют человеческое суждение, предоставляя агентам автономию для завершения долгосрочных задач. На этой практической сессии продолжительностью один час мы углубимся в пять основных практик, которые техническим командам необходимо освоить для создания надежных ИИ-рабочих процессов: Эта сессия специально разработана для технических лидеров, готовых прекратить следить за результатами ИИ и начать масштабирование надежных систем. Вы уйдете с практическими тактиками, которые сможете немедленно применить в своей технологической стеке. Повестка дня: Докладчик: Как технический директор в DataBraid, Атиф Хан ведет разработку и применение агентных ИИ-фреймворков в области разработки программного обеспечения, управления жизненным циклом продуктов и операций. Проведя технические сессии для команд инженерии предприятий и возглавив победный проект на всемирно известном конкурсе по науке данных и ИИ, он приносит глубокую техническую строгость, основанную на реальном бизнес-исполнении.