В этом материале я разбираю первые три главы своего руководства по контекст-инжинирингу. Я объясняю, почему одного красивого промпта больше недостаточно для качественной работы AI-агентов, и как правильно выстраивать для них рабочую среду, чтобы избегать поломок и галлюцинаций. Мы детально рассматриваем архитектуру агента, разницу между промптом, контекстом, историей чата и памятью, а также учимся составлять четкие мини-регламенты. Это база для всех, кто хочет научиться создавать предсказуемых и надежных цифровых помощников, а не просто получать быстрый дофамин от поверхностного использования нейросетей.
00:00–03:17 Введение в контекст-инжиниринг — почему агенты ломаются и зачем я решил глубоко изучать их внутреннее устройство. 03:18–05:51 Эволюция от промпт-инжиниринга к контекст-инжинирингу: почему агентам нужна полноценная рабочая среда. 05:52–07:27 Разведение трех ключевых понятий: промпт, контекст и проверка. 07:28–10:25 Содержимое правильной рабочей среды: задача, цель, функциональная роль, источник истины, память, инструменты и ограничения. 10:27–12:41 Архитектура AI-агента — разбор 7 ключевых слоев надежной системы. 12:42–15:06 Как языковая модель (LLM) видит нашу задачу через токены и контекстное окно. 15:07–17:33 Почему промпты на…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.