Недавно прошел интенсив от Школы Анализа данных Яндекса - Agents week. Лекции будут полезны для понимания всего цикла создания мультиагентной системы (МАС) и нюансов в этом цикле, в т.ч. про проверку МАС и бенчмарки. Рекомендую для просмотра, часть идей забрал для своей мультиагентной системы. Также в части QA есть интересные вопросы и рассуждения про использование и применимость Мультиагентных систем от команды Яндекса.

1. Лекции 1.1 и 1.2
Intro to AI Agents и Tools. MCP
Алёна Зайцева, руководитель службы ИИ-сервисов Яндекс Лавки
VK: Лекция 1.1, Лекция 1.2
YouTube: Лекция 1.1, Лекция 1.2
2. Лекция 2 и Семинар 2
Memory and Guardrails in LLM-Powered Agents
Кирилл Мищенко, руководитель группы ML-разработки в Яндекс Браузере
VK: Лекция 2, Семинар 2
YouTube: Лекция 2, Семинар 2
3. Лекция 3 и Семинар 3
Agent Workflow Multi-Agent Systems Multimodality
Софья Проскурина, разработчик платформы для внутренних ИИ-агентов Яндекс Лавки
VK: Лекция 3, Семинар 3
YouTube: Лекция 3, Семинар 3
4. Лекция 4 и Семинар 4
Agent Evaluation: From Metrics to Managed Quality
Сергей Купцов, отвечает за развитие агентных решений в Алисе и Умных устройствах
VK: Лекция 4, Семинар 4
YouTube: Лекция 4, Семинар 4
5. Лекции 5.1 и 5.2
Production Engineering for LLM Agents
Даниил Артамонов, отвечает за платформу внутренних ИИ-агентов в Яндекс Лавке
Кирилл Власов, отвечает за развитие генеративных моделей Yandex AI Studio
VK: Лекция 5.1, Лекция 5.2
YouTube: Лекция 5.1, Лекция 5.2
6. QA со спикерами интенсива

P.S. Примеры показаны в Google Colab ноутбуках (ссылки под видео) на LangGraph.
P.P.S. Презентации есть в описаниях