Skip to main content
Содержание гайда
Время на изучение: 11 мин
#agentic_ai#business#roadmap#implementation
Средний11 минBASE

Дорожная карта Agentic AI: пошаговое внедрение агентных систем в бизнес

Агентный ИИ – это уже не эксперимент. 79% топ-менеджеров внедряют агентов прямо сейчас, и большинство из них совершают одни и те же ошибки на старте.

Опубликовано:

Гайд доступен подписчикам AI-Базы

Получите полный доступ к этому практическому гайду, готовым конфигурациям и терминальным скриптам.

Связанные материалы экосистемы

Практические гайды, терминология и агентские скиллы

Практический гайд

Дорожная карта внедрения ШИ-автоматизации для бизнеса (для новичков)

Если вы владелец малого бизнеса и тратите бесчисленные часы на повторяющиеся административные задачи – вы не одиноки.

Практический гайд

Промпт-инжиниринг: дорожная карта 2025

Полная дорожная карта промпт-инжиниринга: от базовых техник Few-shot и Chain-of-Thought до агентских систем ReAct, DSPy, защиты от инъекций и RAG.

Термин в глоссарии

Утечка Системного Промпта (Prompt Leakage)

Уязвимость искусственного интеллекта, когда с помощью хитрых формулировок пользователь заставляет бота дословно процитировать свои скрытые инструкции (System Prompt), раскрывая бизнес-логику, правила поведения и внутренние секреты разработчиков.

Термин в глоссарии

Системные инструкции (System Prompt и Custom Instructions)

Главная скрытая директива разработчика или пользователя (System Message). Задает фундаментальные рамки поведения, роль, стиль общения и запрещенные темы, которые модель сохраняет на протяжении всей сессии.

Новость

Гарвард открыл бесплатный курс по инженерии ML-систем

Гарвард открыл доступ к курсу CS249r, который фокусируется на инфраструктуре для обучения, инференса и развёртывания ML-моделей. В материалах есть TinyTorch, интерактивные лабораторные работы, MLSys·im и слайды лекций.

Новость

Как построить надёжную систему ИИ-агентов?

Anthropic опубликовала 90-минутный технический мастер-класс о создании Claude Managed Agents, в котором разбираются архитектура agent harness, skills, память, управление контекстом, оркестрация агентов и обучение на основе предыдущих сеансов.