Всё, что нужно знать об AI Agent Harness за 19 минут | Loop, Eval, Tracing, RAG

🤓 База вопросов на AI-инженера с ИИ-подготовкой - https://clck.ru/3Ws9dn 💻 Больше разбор собесов в моем ТГ-канале ПОДПИСЫВАЙСЯ — https://t.me/Ai_bolno_ml Разбираем основные термины про AI-агенты за 20 минут. Вы поймете, как устроены современные системы и как с ними работать. В этом выпуске собраны все ключевые понятия, которые накопились в индустрии за последний год. Мы пройдемся по основам работы LLM, разберем принципы заполнения и сжатия контекста, а также узнаем, как агент продолжает работу после обработки данных. На примерах покажу, как работают Tool Calling и Loop Engineering для создания собственной агентской системы. Также разберем, что скрывается за аббревиатурами LLM Ops и зачем нужно оценивать работу нейросетей. Понимание этих инструментов позволит вам увереннее проектировать сложные решения. Больше разбор в тг-канале @AI_bolno_ml 0:00 - Базовые термины AI и агентных систем 1:00 - Анатомия запроса к LLM и контекст 2:15 - Агент на Python 5:28 - База вопросов на AI-инженера 5:39 - Пример Харнесс систем 7:37 - Харнесс повышает точность LLM 9:05 - Контекст LLM 10:53 - Anthropic как сжимали контекст 13:03 - Agent Loop и tool calling 15:43 - Память Агента 19:56 - Eval агента и прод 23:14 - Заключение