🔥 База по ИИ-агентам от научного сотрудника Сколтеха и НИУ ВШЭ

Знакомьтесь, Екатерина Трофимова. Кандидат компьютерных наук, ресерчер в Центре ИИ Сколтеха и лаборатории LAMBDA. Она объединяет глубокую академическую экспертизу и практику: знает, как ИИ-системы устроены «под капотом» и как встроить их в реальные проекты (в т.ч. для Т-банка).

Мы попросили Екатерину собрать список мастхев материалов для тех, кто хочет проектировать агентов в проде. Сохраняйте список.

🛠 Стек и фреймворки:

DSPy — алгоритмическая оптимизация промптов (вместо ручного подбора слов).

Semantic Kernel и LangMem — инструменты для управления сессионной и долгосрочной памятью.

MCP (Model Context Protocol) — новый стандарт от Anthropic для подключения агентов к вашим БД и локальным файлам.

📖 Документация, которую нужно знать:

Anthropic Prompt Caching — как кэшировать контекст и радикально резать косты на API.

OpenAI Agents SDK / Cookbook — лучшие практики работы с памятью.

Augment — платформа для оптимизации работы ИИ-агентов и контроля токенов.

🔬 Хардкорные статьи и препринты (на выходные):

Lost in the Middle — почему LLM «слепнут» на длинных текстах и забывают середину контекста.

How Do Coding Agents Spend Your Money? — куда улетает бюджет при работе автономных кодинг-агентов.

MemGPT — архитектура операционной системы для LLM с иллюзией бесконечной памяти.

InjecAgent / AgentSentry — всё о безопасности и защите агентов от инъекций в промпты.

Екатерина Трофимова — один из ключевых экспертов нашего курса AgentOps. На своих лекциях она детально разбирает, как проектировать инструменты для агентов, как агент принимает решения о вызове инструментов и какие ограничения возникают в реальном проде

🎁 Акция в честь старта продаж!

Прямо сейчас при покупке Инженерного трека вы получаете полный доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов» в подарок.

👉 Забрать 2 курса по цене 1 и начать обучение