Урок раскрывает инженерные принципы автономной работы AI-агентов, фокусируясь на фундаментальных различиях между режимами Goal (достижение конечной цели) и Loop (исследовательский цикл). Я подробно разбираю, как проектировать архитектуру многоагентных систем, защищаться от отклонения задач (goal drift) с помощью перекрестного код-ревью и интегрировать реактивные (event-driven) рутины в бизнес и разработку. Материал предназначен для специалистов, внедряющих глубокую автоматизацию и стремящихся получить предсказуемый результат от ИИ.
0:04–1:34 Формирование измеримых критериев приемки задачи для режима Goal. 1:35–3:07 Проблема уплывания от цели (goal drift) и стабильность удержания контекста у моделей Claude Code и OpenAI (включая GPT-5.5). 3:08–5:30 Изоляция процессов через Git (WorkTrees) и защита от каскадных ошибок с помощью независимого агента-проверяющего. 5:33–8:00 Логирование принятых решений (decisions), генерация глоссария и настройка динамических промптов в цикле. 8:05–10:03 Закрытые и открытые циклы: границы применимости для конкретных задач…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.