TGViewer
Data Science. SQL hub Data Science. SQL hub @sqlhub · 36K subscribers
Post #2519 1.08K
ИИ-агент, который только отвечает на вопросы, — это уже прошлый этап. Следующий шаг — научить его работать с реальными системами. Чтобы ИИ-решения приносили пользу бизнесу, агентам нужно получать данные из корпоративных систем, обращаться к базам данных и выполнять действия через внешние инструменты. Но такие интеграции требуют продуманной архитектуры и контроля безопасности.

На открытом уроке 20 октября в 20:00 МСК разберем, как связать ИИ-агентов с корпоративной инфраструктурой с помощью Tool Calling и MCP. Вы узнаете, как агенты взаимодействуют с API, базами данных и внутренними сервисами, а также какие подходы помогают безопасно управлять их действиями.

Урок пройдет в преддверие старта курса «ИИ-архитектор».

Научитесь проектировать ИИ-агентов, которые не просто генерируют ответы, а решают реальные задачи: https://otus.pw/cid2/?erid=2W5zFJRGV85

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
More from @sqlhub
  1. Oct 7, 2026🌍 SQL-задача: ближайшие точки на замкнутой карте Карта 100 × 100: противоположные края со…
  2. Oct 6, 2026⚡️ SQL с подвохом: NULL в пустом списке Что выведет PostgreSQL? SELECT NULL IN (SELECT 1 W…
  3. Oct 3, 2026DOOM запустили внутри SQL-базы. Каждый кадр теперь результат запроса 🤯 Лукас Фогель собра…
  4. Oct 3, 2026Из аналитика в дата-инженеры: переход реален? 🤔 В последнее время все чаще дата-инженерия…
  5. Oct 2, 2026🧠 TIL: SQLite превращает числа в текст сразу по две цифры Обычно integer → string делают…
  6. Oct 1, 2026GitHub представил Agentic Engineering System - фреймворк для команд, которые внедряют AI-а…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →