ИИ-агенты сейчас — главный хайп этого года, и на это есть веская причина. В отличие от обычного чата, где вы ведете диалог с нейросетью, агент вроде бы действует автономно: проектирует план, разбивает задачу на шаги, подбирает инструменты и выполняет действия.

Gartner прогнозирует, что к концу 2026 года они будут встроены в 40% корпоративных приложений — против 5% в 2025-м. Но есть нюанс: встроены — не значит работают эффективно и не сжигают бюджеты компаний на токены (как это произошло с Uber, про который я писал ранее).

Мой взгляд: работающий агент требует тонкой настройки с учетом специфики рассуждений по методикам и очередности решения задач, памяти и контекста, оркестрации нескольких агентов. Ошибки в его архитектуре работы превращают вроде бы полезный инструмент в генератор убытков.

Разобраться, как делать агентов правильно с нуля, совсем не просто. У меня ушло на это 8 выходных, и осторожно скажу, что что-то понимаю после создания личных агентов для аналитики, отчетов, кампаний и ведения встреч и работы с командой.

Тема сложная, и качественное обучение по созданию ИИ-агентов сейчас на вес золота.

Но есть решение: Яндекс недавно провел Agents Week — бесплатный интенсив Школы анализа данных. Там наши разработчики LLM на практике разбирали, как устроены современные ИИ-агенты: от цикла thought-action-observation до мультиагентных систем и продакшен-инженерии. Среди лекторов — эксперты, которые развивают агентные решения в Алисе, Браузере и Умных устройствах.

Что делать: все лекции Agents Week уже доступны в записи. За пару выходных можно получить срез знаний, на который у первопроходцев ушли месяцы, и начать внедрять агентов в свои процессы.

Начните с изучения материалов, а затем протестируйте простой сценарий автоматизации в своей работе.

💜 - если тема откликается

💬 - поделитесь мнением в комментах