Дополнительные материалы и исследования к видео
Дополнительные материалы и исследования к видео Я сегодня для вас выпущу видео, где постарался 2х летний опыт работы в AI индустрии на стыке с IT взять и структурировать, чтоб разом и последовательно понять, что происходит. Помимо личного опыта контент видео строил и на дополнительных гайдах из разных ниш, которые сегодня все разложу по полочкам. Тут фиксирую список всех допов. Очень полезные материалы для понимания ниши и того, куда идет: Один из главных современных бенчмарков для кодинг агентов – SWE-bench Leaderboards Как проектировать контекстные окна – Anthropic: Effective Context Engineering for AI Agents Как правильно забирать данные из контекста – Anthropic: Contextual Retrieval Практический материал о повышении качества RAG – Google: Long Context Исследование о том, что миллионный контект под вопросом – Context Length Alone Hurts LLM Performance Despite Perfect Retrieval Построение эффективного харнеса для агентов – Anthropic: Effective Harnesses for Long-Running Agents Дизайн харнеса для автономной разработки – Anthropic: Harness Design for Long-Running Application Development Практика: как строить AI агентов – Anthropic: Building Effective AI Agents Что такое evals и зачем они для агентов – Anthropic: Demystifying Evals for AI Agents Уровни зрелости внедрения AI в разработку от Стэндфорда – Stanford SWEPR: AI Engineering Practices Benchmark Исследование 51 успешных кейсов AI-внедрения – Stanford Digital Economy Lab: The Enterprise AI Playbook Архитектура AI-агентов – OpenAI: A Practical Guide to Building Agents Документация о проверке поведения агентских систем – OpenAI: Evaluate Agent Workflows Логгирование и журналирование поведения агента – OpenAI: Trace Grading Как работает и как внедрять наблюдаемость – OpenAI: Integrations and Observability Про Agent Loops – OpenAI: Build an Agent Improvement Loop with Traces, Evals, and Codex Про безопасность и ограничения – OpenAI: Safety in Building Agents