Стол заказов
Блоки start, basics, junior
Расширение существующих материалов
- Дополнение текущих материалов
- Модуль про реальные кейсы агентов по отраслям
- Модуль про кеширование промптов
Блок Senior
Ресурсы для изучения AI Агентов
- other one-stop shops to study AI Agents
- Must-read papers
- Onthological papers
- Upfront papers
Разработка пользовательских интерфейсов
- Rapid UI development
- Voice bots
Инфраструктура и DevOps
- Production Infrastructure
Продвинутый промптинг
- Senior-lvl промптинг
- APEs (Autonomous Programming Engines)
RAG продвинутый уровень
- Agentic RAG
- Hybrid RAG
- Subtopic node
- Graph RAG
- Reranking
- RAG evaluation
- Caching
Multi-Agent системы
- MultiAgents теория
- Разрешение конфликтов между агентами
- Протоколы:
- MCP (Multi-agent Communication Protocol)
- ANP (Agent Negotiation Protocol)
Теория памяти
- Теория памяти (Memory theory)
Тестирование и оценка агентов
- Бенчмарки:
- Популярные бенчмарки
- Как создать собственные
- Ошибки при бенчмаркинге
- Мониторинг производительности
- Обучение с обратной связью (Feedback learning)
- Онлайн-оценка
- E2E тестирование
- ToolChoiceE
Облачные решения
- AWS SageMaker AI Агенты
- Google Vertex AI
Блок Extra
Бизнес-аспекты
- Business insides
- Business cases
Ландшафт технологий
- LandScape A2A протоколов
- LandScape AgentOps Infrastructure
- tracing
- monitoring
- logging
- metrics
- alerting
- dashboarding
- prompt engineering platforms
- benchmark platforms
Обучение моделей
- дообучение моделей: RL vs PEFT vs P-Tuning
- дообучение моделей на предмет tool using
Deployment моделей
- Использование своих LLM в production: vLLM and friends
- Использование своих LLM в облаке:
- serverless решения vs kubernetes
- model garden
- дообучения AWS, GCP, Azure, YC, OpenAI
Блоки Not-Agents
- Улучшение материалов в блоке про легкую бэкенд-разработку