AI-агенты для бизнес-профессионалов

0.1 Зачем тебе понимать кухню AI MustUnderstand6 мин 0.2 Программа, данные, файл: рецепт и продукты ShouldUnderstand9 мин 0.3 Клиент-сервер и API: окно выдачи ShouldUnderstand7 мин 0.4 Что такое модель (ML): повар по насмотренности MustUnderstand7 мин 0.5 Глоссарий кухни AI ShouldRemember5 мин

1.1 Чат-бот, который только говорит MustUnderstand7 мин 1.2 Workflow vs Agent: кто решает следующий шаг MustApply9 мин 1.3 Зонтик «агентные системы»: хватит спорить ShouldUnderstand6 мин 1.4 Лестница сложности: от одного промпта до агента MustAnalyze10 мин 1.5 Анатомия агента: 5 шагов и что внутри MustUnderstand8 мин 1.6 Уровни автономии: насколько прокачан ваш повар ShouldAnalyze9 мин 1.7 Начни с самого простого: не строй агента сразу MustEvaluate9 мин 1.8 Когда агент НЕ нужен: агент vs скрипт vs бот vs человек MustEvaluate10 мин

2.1 Почему LLM сам ничего не делает MustUnderstand7 мин 2.2 Как агент «думает»: подбор закономерностей, не сознание ShouldAnalyze9 мин 2.3 Токены и контекстное окно: рабочий стол повара ShouldUnderstand8 мин 2.4 1 миллион токенов — это маркетинг ShouldAnalyze12 мин 2.5 Галлюцинации: уверенный правдоподобный мусор MustAnalyze9 мин 2.6 Reasoning-модели: когда «дать подумать» окупается ShouldEvaluate10 мин 2.7 Модели стареют за недели ShouldAnalyze7 мин

3.1 Промпт = бланк заказа: 5 принципов MustApply9 мин 3.2 Сколько примеров показать: zero / one / few-shot MustApply9 мин 3.3 Думай вслух: Chain-of-Thought ShouldAnalyze9 мин 3.4 System / роль / разделители: ассистент под бренд ShouldApply8 мин 3.5 Структурированный вывод (JSON): отвечай по форме ShouldApply9 мин 3.6 Context engineering: положить ровно нужное MustEvaluate11 мин 3.7 Когда контекст вредит: 4 способа испортить ShouldAnalyze9 мин 3.8 Какую технику выбрать: дерево решений промптинга ShouldEvaluate10 мин

4.1 Инструменты агента: руки, кладовая, оборудование MustApply9 мин 4.2 Инструменты — это просто структурный вывод ShouldApply8 мин 4.3 Read-only vs пишущие инструменты: внедрять безопасно MustEvaluate9 мин 4.4 Когда агенту нужен калькулятор: исполнение кода CouldApply7 мин 4.5 ACI: эргономика кухни для модели CouldAnalyze8 мин 4.6 Computer / browser use: агент за вашим экраном ShouldAnalyze9 мин 4.7 Безопасность computer use: почему нельзя на критичное ShouldEvaluate14 мин 4.8 Мультимодальность: текст, картинки, PDF, аудио ShouldUnderstand7 мин 4.9 Агент и ваши системы: 1С, CRM, почта, legacy MustAnalyze10 мин

5.1 Цикл «Думаю — Делаю — Пробую» (ReAct) MustApply11 мин 5.2 Почему агент зацикливается и жжёт бюджет MustAnalyze11 мин 5.3 Дегустация перед подачей: самопроверка (Reflection) ShouldAnalyze9 мин 5.4 Producer-Critic: свежий взгляд лучше самопроверки ShouldAnalyze9 мин 5.5 Reflexion: агент учится на своих ошибках CouldAnalyze11 мин

6.1 Почему модель не помнит разговор сама ShouldUnderstand7 мин 6.2 Короткая и длинная память MustApply9 мин 6.3 Три вида долгой памяти: факты, опыт, правила CouldApply8 мин 6.4 Память и приватность: что агент о вас запоминает ShouldEvaluate9 мин

7.1 RAG: повар идёт в картотеку перед готовкой MustApply9 мин 7.2 Из чего собран RAG: эмбеддинги, поиск, нарезка ShouldUnderstand12 мин 7.3 Naive, Graph и Agentic RAG: три уровня картотеки ShouldAnalyze9 мин 7.4 Грязные данные + агент = катастрофа MustEvaluate11 мин

8.1 Почему одного агента мало: предел одного повара ShouldUnderstand8 мин 8.2 Конвейер цехов: Prompt Chaining и контроль качества ShouldApply9 мин 8.3 Метрдотель разруливает заказы: Routing ShouldApply8 мин 8.4 Бригада параллельно: Parallelization (деление и голосование) ShouldAnalyze9 мин 8.5 Шеф формирует бригаду под заказ: Orchestrator-Workers ShouldAnalyze9 мин 8.6 Готовка → дегустация → правка: Evaluator-Optimizer CouldAnalyze9 мин 8.7 Один агент или бригада: когда дробить MustEvaluate13 мин 8.8 Кто главный на кухне: топологии команд ShouldAnalyze9 мин 8.9 Агент как процесс: состояние, станции, маршрут (граф) CouldAnalyze9 мин 8.10 Банкет на 50 порций: map-reduce для массовых задач CouldApply11 мин

9.1 Вы говорите ЧТО, агент решает КАК ShouldApply8 мин 9.2 Главный вопрос: КАК уже известно или его надо открыть ShouldEvaluate10 мин 9.3 Цель + термощуп: SMART-цели и мониторинг ShouldAnalyze12 мин 9.4 Deep Research: агент сам обходит рынок за 5 минут CouldApply8 мин

10.1 MCP простыми словами: «USB-C для AI» ShouldApply9 мин 10.2 MCP — контракт, не магия ShouldEvaluate9 мин 10.3 A2A vs MCP: коллеги vs инструменты CouldApply8 мин 10.4 Фреймворки: конвейер vs повар-с-петлёй vs бригада ShouldEvaluate13 мин

11.1 Камеры на кухне: наблюдаемость и логи ShouldUnderstand8 мин 11.2 Как понять, что агент работает: оценка vs тестирование ShouldAnalyze9 мин 11.3 Почему «точное совпадение» — плохая метрика (LLM-as-Judge) CouldAnalyze10 мин 11.4 Concept drift: был хорош на запуске, через месяц поплыл ShouldAnalyze8 мин 11.5 Что делать, когда сгорело: error handling и recovery ShouldAnalyze9 мин 11.6 Санитарный контроль: guardrails и least privilege MustAnalyze9 мин 11.7 Jailbreak и prompt injection: как ломают правила ShouldAnalyze9 мин 11.8 Зови шефа перед отдачей: человек-в-петле (Human-in-the-Loop) MustEvaluate10 мин 11.9 Демо ≠ прод: деплой и стоимость владения ShouldEvaluate9 мин 11.10 Не зови шефа жарить тост: cost/latency-оптимизация ShouldEvaluate9 мин

12.1 Почему 95% пилотов проваливаются MustEvaluate10 мин 12.2 Agent washing: как читать обещания вендоров ShouldEvaluate9 мин 12.3 Цена ошибки: пирог vs торговая сделка MustEvaluate10 мин 12.4 EU AI Act за 5 минут vs NIST RMF: закон с зубами и добровольный гайд CouldAnalyze9 мин 12.5 Shadow AI и управление изменениями (change management) ShouldEvaluate9 мин 12.6 Бизнес-метрики vs технические CouldAnalyze8 мин 12.7 Куда всё идёт: горизонт агентов (с дисклеймером) CouldUnderstand7 мин

13.1 Карта всех паттернов: 4 компетенции агента ShouldAnalyze15 мин 13.2 Спроектируй свой ресторан: капстон MustCreate15 мин