В последнее время практически из каждого утюга слышно про использзование ИИ агентов в больщом количестве задачи областях и это не просто так по нескольким причинам:

1. Использование копайлотов, вайбкодинга сейчас позволяет практически каждому, кто даже не особо знаком с программированием, написать своего ИИ агента, который бы решал простые задачи, и получается, что порог входа стал в разы ниже, что позволяет создавать больше ИИ систем
2. ИИ агенты уже давно вышли на уровень, когда это не просто LLM или RAG, а полноценная система, которая может интегрироваться с внешними сервисами, самостоятельно принимать решения, делать самоанализ, самостоятельно находить и исправлять ошибки и многое другое, то есть получается что это уже система, которая частично может “думать” как человек в некоторых моментах, что позволяет создавать ИИ агентов практически для всего.

Но есть большой минус, такой прям жирный! Только 2-3% таких проектов реально доживают до стадии продакшена и действиельно начинают приносить пользу.

Почему так происходит? Все просто, написать агента легко, а проверить насколько качественно он работает, докрутить его до реально надежного и качественного решения, вот тут возникают сложности, и из-за того, что вайбкодеры или даже программисти могут написать код, но не знают как его стабилизировать, что ИИ агент действиельно выполнял поставленные цели, помимо отсутствия времени и желания, еще связано с особенностями их тестирования, потому что проверка качества работы ИИ агентов - это очень скурпулезная работа, которая требует очень хороших аналитических навыков.

И если вы тоже хотите научиться это делать, то всех жду на своем курсе eval-ai.com!


Полезная информация:
Курс по evaluation AI |
Мой фреймворк для оценки AI |
С чего начать изучение AI | Инструменты для оценки AI |
Инструменты для оценки AI (ч.2)