Tips for building AI agents
Anthropic. Три инженера Anthropic проходят по самым частым ловушкам, которые они видят, — агенты, не знающие, когда остановиться; чрезмерное «промптование» в system prompt вместо починки окружения; стоимость мультиагентных решений, которые никому на самом деле не были нужны. Полезно сразу после выступления Барри: вы узнаете те же паттерны с другого ракурса.
Что вынести из этого видео
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
66 минCrewAI Tutorial: Complete Crash Course for Beginners
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
22 минContext Engineering for Agents
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
44 минBuilding Brain-Like Memory for AI | LLM Agent Memory Systems
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальшеПохожие видео
18 минAWS re:Invent 2025 - Implementing Human-in-the-Loop Controls for Multi-Agent AI Systems (CNS428)
17 мин12-Factor Agents: Patterns of reliable LLM applications — Dex Horthy, HumanLayer
6 минAI-голосовые агенты: как они работают и почему звучат так по-человечески
8 минAnthropic's Claude Computer Use Is A Game Changer | YC Decoded
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Coursera · Vanderbilt UniversityChatGPT: Excel at Personal Automation with GPTs, AI & Zapier
Самый понятный путь от «я пользуюсь ChatGPT в отдельной вкладке» к «ИИ запускает мои рабочие процессы». Специализация построена вокруг Zapier, не требует Python и показывает автоматизацию почты, таблиц, расходов и повторяющихся задач.
Hugging FaceAI Agents Course
Самое понятное открытое изложение агентных систем. Курс не привязан к одному вендору: он рассматривает фреймворки, которые инженеры реально сравнивают, включая smolagents, LlamaIndex и LangGraph.