[ Что будет на открытой лекции ]
- Когнитивная нагрузка на человека
- Промптинг и управление контекстом
- Инструменты MCP и базы RAG
- Общение агентов через стандарт A2A
[ Для кого будет полезно]
Всех, кому интересен AI
Уже пользуетесь ChatGPT или Copilot, но хотите понять, как устроены промпты, контекст и агенты – и что стоит за аббревиатурами MCP, RAG, A2A.
IT инженеров
Хотите подключать модели к внешним данным через RAG и инструментам через MCP, а не просто переписываться с чатом.
Тимлидов и архитекторов
Оцениваете, как агентные архитектуры и межагентное взаимодействие (A2A) повлияют на процессы и инфраструктуру вашей команды.
[ Что получат участники]
Понимание причин когнитивной перегрузки человека
Знание методов правильной организации процесса снижает умственную усталость.
Навыки эффективного промптинга и управления контекстом
Четкое структурирование запросов полностью исключает потерю данных моделью.
Представление об архитектуре и работе RAG
Модели самостоятельно обращаются к базам для получения актуальных фактов.
Знание открытых протоколов связи MCP
MCP позволяют AI запускать любые операции и обращаться к источникам данных.
Понимание взаимодействия агентов между собой
Агенты от разных производителей способны взаимодействовать ради выполнения общей цели.
Программа лекции
Когнитивная нагрузка на человека
- Процесс решения задачи опытным профессионалом: планирование, сложные части, простые части
- Организация процесса – эффективные методы сохранения фокуса и личной продуктивности при работе
- Заблуждения и факты про то, как AI ускоряет работу на уровне отдельного исполнителя и на уровне компании
Принципы эффективного промптинга
- Структура промпта: четкость описания задачи и указание роли
- Отделение данных от инструкций, форматирование, шаги размышлений и примеры
- Использование инструментов, снижение вероятности галлюцинаций, цепочки промптов, промпты-оркестраторы и метапромпты
Управление длинным контекстом
- Признаки переполненного контекста
- Одна задача – один контекст. Передача контекста между задачами
- Сжатие контекста для конкретной задачи, файлы правил
Протокол MCP для внешних инструментов
- Стандарт для вызова любых сторонних инструментов по инициативе LLM
- Трехстороннее взаимодействие MCP-сервер – хост – LLM
- Проблемы слишком большого количества инструментов
Понятие агента
- Агент как автономная и проактивная сущность
- Основные компоненты агента: LLM, данные вне LLM, инструменты
- Принципы работы и простые примеры
Технология RAG и Agentic RAG
- Предварительное обогащение промпта, а также обогащение контекста по инициативе LLM
- Устаревшие или неизвестные данные внутри нейросети – как предоставить актуальные?
- Agentic RAG – LLM самостоятельно решает необходимость и направление поиска информации
Межагентное общение через стандарт A2A
- Обмен информацией и согласование действий между независимыми агентами
- Корректная постановка рабочих задач от одного агента другому
- Объединение решений от разных разработчиков в единую функционирующую экосистему
Вопросы и ответы
- Ответы на вопросы, заданные при регистрации и в чате урока
Лектор
Павел Вейник, Founding Architect at Hard & Soft Skills
Разработчик с 2003 года, занимается обучением с 2008, обучением сеньоров и архитекторов с 2018.
Делился экспертизой на более чем 200 митапах и конференциях. Стоит у основания различных сообществ IT специалистов, включая: ByChange, Free IT.
Выполнял роли разработчика, тимлида, архитектора, CTO в стартапах, корпорациях и продуктовых компаниях.
Обучил более 1K разработчиков за последние 15 лет. Обучил более 450 архитекторов.
Создает и проводит обучающие курсы для любых технических направлений.
Делился экспертизой на более чем 200 митапах и конференциях. Стоит у основания различных сообществ IT специалистов, включая: ByChange, Free IT.
Выполнял роли разработчика, тимлида, архитектора, CTO в стартапах, корпорациях и продуктовых компаниях.
Обучил более 1K разработчиков за последние 15 лет. Обучил более 450 архитекторов.
Создает и проводит обучающие курсы для любых технических направлений.
Темы следующих лекций
Основы работы с AI: от 0 до агентов
Разберем как работают ИИ, почему ошибаются, и как их использовать.
Глубже про MCP, RAG, CAG и A2A
Разберём ключевые паттерны интеграции AI с данными и внешними системами.
Взаимодействие агентов
Оркестрация, хореография, мультиагентные системы.
Мониторинг и безопасность
Метрики, guardrails, защита от атак.
Agent system от 0 до enterprise
Архитектура, масштабирование, прод.
To be announced
...
To be announced
...
Записаться на открытую лекцию!
12 мая | 19:00 по Минску | online
После заполнения формы вас автоматически переадресует на Telegram-канал Hard&Soft Skills