🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат.

1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами.

2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова.

Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них.

📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION).

На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥

🔗 Регистрация

🏃‍♀️ Proglib Academy

📍 Курс — это не только темы и домашние задания

Во многом его ценность определяет опыт тех, кто его разрабатывает и ведёт.

Об этом как раз новый пост Proglib Academy 🔥

🧑‍💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе

Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥

🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена.

В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹

🏃‍♀️ Proglib Academy