Створення власного AI-асистента

Глибоке дослідження, особиста автоматизація та агентська робота з Полом Іустином ​Оскільки AI-інструменти стають все більш доступними, рубіж пересувається з великих корпоративних додатків до висококастомізованої особистої автоматизації. У цьому прямому ефірі Пол Іустин повертається, щоб детально розглянути механіку створення особистих AI-асистентів. ​Перейшовши від нашої попередньої дискусії щодо корпоративних LLMOps, Пол розкладатиме на складові практичні реалії агентського AI-інжинірингу для окремого розробника. Ми дослідимо, як створювати спеціалізовані агенти для глибокого дослідження, як безпечно керувати неструктурованими особистими даними та чому надмірне проектування багатокористувацьких систем - це найшвидший спосіб опинитися в пеклі концепцій. ​ ​Він розгляне: * ​Механіку особистої автоматизації: знати, коли будувати проти підказки * ​Архітектуру автономних агентів для глибокого дослідження та створення контенту * ​Втеча з пекла концепцій: легка інфраструктура для окремих розробників * ​Інсайти з курсу агентського AI-інжинірингу та основні навички на 2026 рік ​ ​Про виступаючого: ​Пол Іустин є автором бестселера «Посібник інженера LLM», головним інструктором курсу агентського AI-інжинірингу, засновником AI-інженера стартапу в Сан-Франциско та одержимим намаганням зробити знання доступними через AI. ​З понад 10-річним досвідом та 20 додатками, які були випущені, він навчає AI-інжинірингу так, як хотів би на початку своєї кар'єри. Від початку до кінця. Від ідеї до виробництва. Від збору даних до деплою, моніторингу та оцінки. З акцентом на принципи AI, шаблони програмного забезпечення та інфраструктурні системи, які будуть процвітати в майбутньому, в якому панують інструменти програмування AI. ​Його основна мета - допомогти іншим інженерам уникнути Пекла PoC та 10-кратно покращити свої навички AI-інжинірингу. Приєднуйтесь до нашого Slack: https://datatalks.club/slack.html ​