Как AI-агент сам находит ошибки и улучшает себя | Closed-Loop Optimization

AI Agent Optimization, AutoResearch, Langfuse, LLM-as-a-Judge, regression testing, prompt optimization, skills optimization и self-improving AI agents - в одном практическом демо. В этом видео показываю, как построить closed-loop систему автоматического повышения качества AI-агента: от обнаружения деградации до диагностики причины, генерации candidate changes, повторного evaluation и human review. Разбираю, как можно автоматизировать улучшение agentic AI поверх уже существующего тестового контура: functional tests; analytical regression tests; golden dataset; Langfuse; LLM-as-a-Judge; traces; deterministic checks; quality gates; policy gates; latency и timeout monitoring. Основная архитектура: Detect → Diagnose → Hypothesize → Modify → Evaluate → Compare → Human Review В демо рассматриваю два отдельных направления: Agent Optimizer — автоматическая оптимизация prompt, skills, routing, extraction, guardrails и tool policies. Test Optimizer — targeted regression, автоматическая классификация ошибок, анализ traces, выбор релевантных тестов, full regression gate и контроль состава skills после релиза. Также разбираю: чем closed-loop optimization отличается от обычных автотестов; зачем нужен optimization layer поверх Langfuse; как использовать AutoResearch-подход для AI Agents; как строить безопасный self-improving loop; как отделять ошибки агента от infrastructure failures; как сравнивать baseline и candidate; как измерять factual accuracy и semantic correctness; как использовать LLM-as-a-Judge; как учитывать p50/p95 latency; как контролировать timeout rate; как считать token consumption и inference cost; что такое experiment budget; зачем нужны rollback, versioning и human-in-the-loop; как не допустить ухудшения security и policy constraints; как автоматически проверять, что после релиза skills не исчезли и не появились лишние. Главный вопрос, на который отвечает подход: Как перейти от “мы прогнали тесты и увидели FAIL” к системе, которая сама локализует проблему, предлагает гипотезу исправления и доказывает улучшение на фиксированном benchmark? Целевая схема: AI Agent → Evaluation → Langfuse → Failure Analysis → Candidate Optimization → Regression Testing → Quality Gate → Human Review Это особенно актуально для production AI Agents, enterprise AI, banking AI, LLM systems, RAG/agentic systems и команд, которые уже используют pytest, Langfuse, LLM-as-a-Judge или собственные eval pipelines. Если вы занимаетесь AI Agents, Agentic AI, LLM evaluation, prompt engineering, MLOps, LLMOps, AI Engineering, AutoResearch, Langfuse или автоматизацией тестирования LLM-систем, это видео даст практическую архитектуру closed-loop оптимизации качества. Ключевая идея: не просто тестировать AI-агента, а построить непрерывный цикл: изменение → тест → диагностика → гипотеза → оптимизация → повторный тест → доказанное улучшение #AIAgents #AgenticAI #LLM #AutoResearch #Langfuse #LLMAsAJudge #AIEngineering #PromptEngineering #MLOps #LLMOps #MachineLearning #AI #ArtificialIntelligence #AgentOptimization #LLMEvaluation #RegressionTesting #SelfImprovingAI