Сделал продолжение AI Product Engineer —> углубленная версия про то, как:
1) Решать, какому шагу пайплайна нужна большая LLM, а какому хватит маленькой модели, правил или кода, и строить роутинг между ними
2) Учить агента работать с данными, которые не влезают в контекст модели
3) Собирать агентные системы на durable execution
4) Проверять собственного LLM-судью
5) Строить агента, который улучшается сам
6) Внедрять агента у реальных пользователей и измерять его использование

Подробнее тут: https://empatika.com/courses/ai-product-engineer-vol2