Смотреть урок

В данном видео автор делится своим фреймворком по созданию надежных ИИ-агентов, акцентируя внимание на методологии «реактивного» промптинга вместо «проактивного». Основная идея заключается в том, что агент должен строиться итеративно: от простого к сложному, где каждое новое правило в системном промпте добавляется только в ответ на конкретную ошибку при тестировании. Автор разбирает структуру идеального промпта, важность понимания логики работы моделей и демонстрирует кейсы на примере создания личного помощника для работы с почтой и календарем.

Оглавление с таймкодами

• 00:00–01:33 Философия разработки агентов — Промптинг как «черный ящик» и важность развития навыков решения проблем выше выбора конкретных инструментов.

• 01:35–03:23 Основы системного промпта — Почему промпт для агента должен быть простым, коротким и специфичным в отличие от чата с ChatGPT.

• 03:25–05:09 Проактивный vs Реактивный подход — Разбор главной ошибки новичков: попытки написать идеальный длинный промпт сразу.

• 05:10–06:52 Методология пошаговой сборки — Алгоритм: «один инструмент — запуск — проверка — фиксация ошибки — новый инструмент».

• 06:53–09:12 Разбор системного промпта Ultimate Assistant — Анализ структуры промпта: задача делегирования, список инструментов и примеры для исправления логики.

• 09:13–12:07 Кейс: Исправление ошибок обработки данных — Как запрет агенту самому писать письма (только делегирование) помог стабилизировать систему.

• 12:08–13:29 Аналогия с обучением езде на велосипеде — Почему советы нужно давать в момент ошибки, а…