5 уровней агентной инженерии данных

По мере роста сложности систем обработки данных, использование исключительно ручных конвейеров создает неуправляемое узкое место. Переход от традиционных конвейеров, написанных вручную, к автономным, самовосстанавливающимся рабочим процессам обработки данных требует структурированной структуры для делегирования полномочий ИИ. В этой сессии Глеб Межанский (генеральный директор Datafold) представит базовую матрицу зрелости для команд, работающих с данными. Узнайте, как ориентироваться в операционных уровнях автоматизированного построения конвейеров, тестирования и исправления ошибок, а также как безопасно передавать ключи агентам, осуществляющим рассуждения, без потери управления данными. Основные моменты • Агенты данных эффективно работают как циклы рассуждений, которые процветают при подключении к детерминированным верификаторам, таким как сравнение данных и модульные тесты. • Переход к высокоуровневой автоматизации требует разбиения многоуровневых задач обработки данных на изолированные модули с ограниченным контекстом. • Главное условие успеха для организаций, работающих с данными, заключается в создании общих внутренних платформ, позволяющих неспециалистам напрямую внедрять контекст предметной области в рабочий процесс агентов. 00:00 — Введение в повышение производительности ИИ 05:37 — Уровень 0: Автозаполнение вкладок 06:19 — Уровень 1: Генерация на основе чата 07:24 — Уровень 2: Цикл работы агентов 09:32 — Уровень 3: Разработка контекста 11:25 — Уровень 4: Использование потенциала успеха 13:46 — Уровень 5: Команды агентов 17:51 — Резюме и стратегические рекомендации Узнайте о будущих мероприятиях Agentic + AI Observability: https://luma.com/AgenticAIObservability