Мастер-класс: как превратить ИИ-агента в реальный продукт (без программирования)

Тайлер Фиск рассказывает, как создавать агентов ИИ, которые действительно работают в производственной среде. Он разбирает систему мета-подсказок, показывает, как создавать многоагентные архитектуры в режиме реального времени, и демонстрирует, почему большинство команд терпят неудачу при создании агентов для производственной среды. --- Полный текст статьи: https://www.news.aakashg.com/p/tyler-... Транскрипт: https://www.aakashg.com/how-to-build-... --- Временные метки: 00:00:00 - Вступление 00:01:34 - Биография Тайлера: эксперт по ИИ-агентам 00:03:00 - Живая демонстрация: создание службы поддержки клиентов Apple 00:04:12 - Gigawatt: агент, создающий агентов 00:16:08 - Реклама 00:17:00 - Подробное исследование и настройка базы знаний 00:26:02 - Почему многоагентные системы превосходят одноагентные 00:30:00 - Объяснение настроек температуры (Ice Peak) 00:34:05 - Ads 00:39:47 - System Instructions & Meta-Prompting 00:51:26 - Testing Core & Echo Agents Together 01:05:50 - RAG Databases & Enterprise Documents 01:24:11 - Production Workflow with Human-in-Loop 01:35:10 - $1.6M Course Business Results 01:39:53 - Outro --- 🏆 Thanks to our sponsors: 1. Maven: Get $135 off Tyler’s course with my code AAKASHxMAVEN - https://maven.com/sara-davison/scale-... 2. Vanta: Get $1,000 off AI security & compliance at vanta.com/acos - http://vanta.com/aakash 3. Testkube: Leading test orchestration platform - http://testkube.io/ 4. Kameleoon: Ведущая платформа для экспериментов с ИИ - http://www.kameleoon.com/ 5. Курс AI Evals для менеджеров проектов: получите скидку 1155 долларов США с кодом ‘ag-evals’ - https://maven.com/parlance-labs/evals... --- Основные выводы: 1. Прекратите использовать «программирование на основе настроения»: большинство команд пишут один запрос, тестируют дважды, выпускают в продакшн и надеются на лучшее. Tyler's rule: "We would never put it into production without a human-in-the-loop checkpoint. 2. Use Meta-Prompting to Build Agents: Tyler built Gigawatt—an agent with 72,000 characters of system instructions that builds other agents. It researches the domain, writes V1 instructions, evaluates itself (scores out of 100), identifies gaps, and rewrites to V2. Goes from 77% to 86%+ quality. 3. Build Multi-Agent Architectures: Don't build one agent that does everything. Separate concerns like you'd separate teams. For Apple: Core (expert agent, temp=0, finds facts) + Echo (email agent, temp=0.7, writes responses). 4. System Instructions Need 7K-9K Tokens: Structure includes Role (job description), Context (business details), Instructions (step-by-step process), Criteria (guardrails), Examples (meta reasoning). 5. Temperature Is Your Secret Weapon: Tyler's Toy Story analogy: Imagine an icy peak in a claw machine. Temp=0 (frozen): claw picks from top only—deterministic, precise. Temp=1 (melted): claw grabs anywhere—creative, varied. 6. Information Hierarchy Prevents Hallucinations: Priority order: RAG database first (scraped company docs), System instructions second (built-in expertise), Web search third (with chain-of-verification). When agents search without verification, they hallucinate. 7. Build Complete Workflows: Tyler's 9-step production workflow with 5+ agents: Email arrives → Sentiment analysis (Cinnamon) → Expert research (Core) → Email writing (Echo) → QA loop → Human checkpoint (Slack) → Generative filter → Send → Запись в память. 8. Сначала проводятся наблюдательные оценки: протестируйте вручную более 20 различных сценариев. Включите крайние случаи и неблагоприятные входные данные. Документируйте каждую ошибку. Сохраняйте лучшие примеры. Только после того, как вы убедитесь в правильности выбора, добавляйте систематические оценки в производство. 9. Рассчитайте ROI как снижение затрат на рабочую силу: Традиционные затраты: 460 долларов в день (время эксперта + представитель службы поддержки + проверка менеджера) = 138 тыс. долларов в год. Затраты на ИИ: 153 доллара в день (плата за платформу + кредиты API + проверка человеком) = 45,9 тыс. долларов в год. Экономия: 92 тыс. долларов в год (снижение на 67%). 10. Эмоциональное воздействие действительно работает: Тайлер заканчивает каждое подсказку фразой «Вперед, слаггер!». На основе исследований: позитивное подкрепление улучшает результаты работы с ИИ примерно на 15%. Та же психология, которая работает с людьми, работает и с ИИ. «Будьте добры к своему ИИ». «Скоро у них будут тела роботов». --- 👨‍💻 Где найти Тайлера: Instagram:   / tyfisk   LinkedIn:   / tyfisk   AI Build Labs:   / ai-build-lab   --- 👨‍💻 Где найти Аакаша: Twitter: twitter.com/aakashg0 LinkedIn: linkedin.com/in/aagupta/ Рассылка: news.aakashg.com #aiagents #productmanagement 🧠 О Product Growth: Крупнейший в мире подкаст, посвященный исключительно продукту и р...