Context Engineering for Agents
LangChain. Фреймворк Лэнса Мартина — write, select, compress, isolate — с конкретными примерами того, когда нужно суммировать историю действий, когда выгружать состояние в файлы, а когда запускать суб-агентов исключительно ради защиты контекста родителя. Ложится почти напрямую на раздел статьи про управление окнами в 1M токенов на практике.
Заметка AI Expert
Названия моделей, цены и возможности быстро меняются. Используйте видео для понимания принципа выбора, затем проверьте актуальное поведение модели перед внедрением.
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.
44 минBuilding Brain-Like Memory for AI | LLM Agent Memory Systems
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
5 минClaude has taken control of my computer...
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
17 минDefending LLM - Prompt Injection
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальшеПохожие видео
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
DeepLearning.AIChatGPT Prompt Engineering for Developers
Девяносто минут — и вы получаете годовой опыт интуиции. Если вы пишете код, вызывающий LLM, это самый эффективный курс в интернете для закрытия разрыва между «играю с ChatGPT» и «выкатываю функцию с вызовом LLM в рабочую эксплуатацию».
Coursera · Vanderbilt UniversityPrompt Engineering for ChatGPT
Хорошее длинное дополнение к короткому курсу DeepLearning.AI, особенно для людей без кода. Dr. White учит промптингу как набору повторяемых паттернов, а не трюкам, поэтому работа с LLM становится системной.