В этих трех главах (13, 14 и 15) я разбираю логику работы с AI-агентами: настройку контекстного окна, приемку результатов и установку границ. Главный посыл заключается в том, что я не пытаюсь заставить одного агента делать всё подряд; вместо этого я выстраиваю систему из профильных ролей, четких критериев проверки и строгих доступов к данным. Этот материал предназначен для тех, кто хочет перейти от случайных нейросетевых генераций к управляемому, предсказуемому и безопасному контуру автоматизации.
0:00–1:36 Логика работы и разделение ролей — как я декомпозирую задачу на профильных агентов вместо использования одного универсального. 1:37–3:37 Контекстное окно агента — почему я даю агенту на текущем шаге только нужные данные и жестко отсекаю всё лишнее. 3:38–7:22 Четыре действия с контекстом — как я записываю, выбрасываю, сжимаю и изолирую информацию, чтобы не запутать модель. 7:23–10:35 Приемка результата и оставление следа — как я оцениваю работу и почему требую от агентов физический артефакт (файл, отчет), а не просто…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.
