Я создал более 100 агентов ИИ: только 1% разработчиков знают эти 6 принципов

Описание: Мой сайт: https://natebjones.com
История: https://open.substack.com/pub/natesne...
Мой подстек: https://natesnewsletter.substack.com/
____________

Почему инженерам так сложно адаптироваться к разработке с использованием ИИ? После создания более 100 агентных систем с инженерами и виброкодировщиками всех уровней я думаю, что ответ прост.

Проблема в том, что передовые инженерные практики, которым нас учили при создании масштабируемых систем, НЕ РАБОТАЮТ в эпоху ИИ. Более того, нам приходится отказываться от многих из них, чтобы заставить системы ИИ работать.

В этом видео я поделюсь секретами шести принципов производства, которые обеспечивают масштабируемую надежность агентных систем для вашей стратегии ИИ:
• Почему интеллект с сохранением состояния и сохранение контекста превосходят шаблоны без состояния.
• Как связать неопределенность с помощью детерминированных оболочек вокруг LLM.
• Какие изменения маршрутизации на основе возможностей касаются нагрузки и бюджетов токенов.
• Куда переходит контроль качества после запуска для контроля качества рассуждений.

Команды могут добиться предсказуемой производительности от больших языковых моделей и агентов ИИ, сочетая контекст с сохранением состояния, детерминированные оболочки, маршрутизацию на основе возможностей и непрерывную проверку входных данных, но для этого требуется контроль качества после запуска и строгий аудит для выявления неявных сбоев.

Подпишитесь на ежедневные новости и стратегии развития ИИ.

Подробные руководства и анализ: https://natesnewsletter.substack.com/