🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ?
Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса.
После урока вы:
🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня;
🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI;
🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика.
На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью.
🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач
Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса.
После урока вы:
🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня;
🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI;
🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика.
На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью.
🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач
В чем разница между первичным ключом и уникальным ключом?
Хотя оба типа ключей обеспечивают уникальность значений в столбце таблицы, первый однозначно идентифицирует каждую запись таблицы, а второй предотвращает дубликаты в этом столбце.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
👍1
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок!
Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее.
Тема:
Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины.
🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei).
👉 Узнать, как ускорить разработку с AI
Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее.
Тема:
«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»
Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины.
🎙️ Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei).
👉 Узнать, как ускорить разработку с AI
Можете ли вы перечислить несколько причин, по которым используются DaemonSets?
DaemonSets используются по следующим причинам:
Запуск системных служб: DaemonSets часто используются для запуска системных служб, которые необходимо развернуть на каждом узле кластера, например, агентов регистрации, агентов мониторинга или сетевых служб, таких как балансировщики нагрузки.
Сбор данных: DaemonSets может собирать данные или метрики с каждого узла кластера, например, системные метрики, сетевой трафик или журналы приложений.
Последовательное развертывание: используя DaemonSets для развертывания служб или приложений, вы можете гарантировать, что они будут развернуты последовательно на всех узлах кластера, что может помочь уменьшить количество ошибок конфигурации и обеспечить последовательную работу.
Высокая доступность: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить высокую доступность, поскольку они могут быть автоматически развернуты на любых новых узлах, добавленных в кластер, и заменены, если узел выходит из строя или становится недоступным.
Изоляция ресурсов: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить изоляцию ресурсов, поскольку они могут быть развернуты на определенных узлах кластера с необходимыми ресурсами или конфигурациями, такими как специализированное оборудование или сетевые подключения.
Библиотека собеса по DevOps
Запуск системных служб: DaemonSets часто используются для запуска системных служб, которые необходимо развернуть на каждом узле кластера, например, агентов регистрации, агентов мониторинга или сетевых служб, таких как балансировщики нагрузки.
Сбор данных: DaemonSets может собирать данные или метрики с каждого узла кластера, например, системные метрики, сетевой трафик или журналы приложений.
Последовательное развертывание: используя DaemonSets для развертывания служб или приложений, вы можете гарантировать, что они будут развернуты последовательно на всех узлах кластера, что может помочь уменьшить количество ошибок конфигурации и обеспечить последовательную работу.
Высокая доступность: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить высокую доступность, поскольку они могут быть автоматически развернуты на любых новых узлах, добавленных в кластер, и заменены, если узел выходит из строя или становится недоступным.
Изоляция ресурсов: запуск служб или приложений в качестве DaemonSets может обеспечить изоляцию ресурсов, поскольку они могут быть развернуты на определенных узлах кластера с необходимыми ресурсами или конфигурациями, такими как специализированное оборудование или сетевые подключения.
Библиотека собеса по DevOps
Как можно контролировать использование ресурсов в POD?
Мы можем контролировать использование ресурсов модуля с помощью limit и request.
Request контролирует минимальный гарантированный объем ресурсов (ЦП и памяти), необходимых для контейнера.
Limit устанавливает ограничение на ресурсы, которые может использовать любой отдельный контейнер. Это означает, что контейнер никогда не может потреблять больше указанного объема памяти или ЦП.
Вы можете думать об этом так: request — это минимальный объем ресурсов, который может использовать модуль, в то время как limit — это максимальный объем ресурсов, который может использовать модуль.
Библиотека собеса по DevOps
Request контролирует минимальный гарантированный объем ресурсов (ЦП и памяти), необходимых для контейнера.
Limit устанавливает ограничение на ресурсы, которые может использовать любой отдельный контейнер. Это означает, что контейнер никогда не может потреблять больше указанного объема памяти или ЦП.
Вы можете думать об этом так: request — это минимальный объем ресурсов, который может использовать модуль, в то время как limit — это максимальный объем ресурсов, который может использовать модуль.
Библиотека собеса по DevOps
❤1
Что вы знаете о сети Ingress и как она работает?
Это объект, который позволяет пользователям получать доступ к сервисам из вашего Kubernetes, даже за пределами кластера. Вы также можете настроить доступ, определив, какие соединения достигают тех или иных сервисов.
Поскольку это объект API, он предоставляет некоторые правила маршрутизации. Вы можете легко управлять доступом пользователей к сервисам в кластере Kubernetes с помощью определения этих правил, это делается через HTTPS/HTTP. Поэтому пользователи могут легко устанавливать правила маршрутизации трафика без необходимости использования балансировщиков нагрузки.
Библиотека собеса по DevOps
Это объект, который позволяет пользователям получать доступ к сервисам из вашего Kubernetes, даже за пределами кластера. Вы также можете настроить доступ, определив, какие соединения достигают тех или иных сервисов.
Поскольку это объект API, он предоставляет некоторые правила маршрутизации. Вы можете легко управлять доступом пользователей к сервисам в кластере Kubernetes с помощью определения этих правил, это делается через HTTPS/HTTP. Поэтому пользователи могут легко устанавливать правила маршрутизации трафика без необходимости использования балансировщиков нагрузки.
Библиотека собеса по DevOps
🚀 Освойте разработку AI-агентов и получите доступ ещё к двум курсам Академии бесплатно!
В 2026 году просто писать код мало. Компании ищут инженеров, умеющих проектировать автономные системы и закрывать задачи бизнеса в разы быстрее.
Чтобы вы вышли на рынок с максимальным преимуществом, мы подготовили специальное предложение: покупаете курс по AI-агентам и ещё 2 курса Академии получаете бесплатно!
Соберите свой стек под оффер:
🔹 AI-агенты + AgentOps + Архитектура — комбо для бэкендеров и техлидов, чтобы внедрять ИИ без боли для прода.
🔹 AI-агенты + Математика + ML — для тех, кто хочет войти в Data Science.
🔹 AI-агенты + Алгоритмы — чтобы уверенно проходить хардкорные технические собесы.
Как это работает: вы оставляете заявку на курс по разработке AI-агентов и указываете еще два курса, которые хотите открыть в подарок.
Старт обучения — уже в июле. Количество мест ограничено, выбирайте зрелый подход к карьере.
👉 Забрать предложение и освоить ИИ-агентов
В 2026 году просто писать код мало. Компании ищут инженеров, умеющих проектировать автономные системы и закрывать задачи бизнеса в разы быстрее.
Чтобы вы вышли на рынок с максимальным преимуществом, мы подготовили специальное предложение: покупаете курс по AI-агентам и ещё 2 курса Академии получаете бесплатно!
Соберите свой стек под оффер:
🔹 AI-агенты + AgentOps + Архитектура — комбо для бэкендеров и техлидов, чтобы внедрять ИИ без боли для прода.
🔹 AI-агенты + Математика + ML — для тех, кто хочет войти в Data Science.
🔹 AI-агенты + Алгоритмы — чтобы уверенно проходить хардкорные технические собесы.
Как это работает: вы оставляете заявку на курс по разработке AI-агентов и указываете еще два курса, которые хотите открыть в подарок.
Старт обучения — уже в июле. Количество мест ограничено, выбирайте зрелый подход к карьере.
👉 Забрать предложение и освоить ИИ-агентов
Перечислите различные сервисы K8, которые могут работать на узлах.
Kubernetes (K8s) запускает различные службы на узлах, в том числе:
На рабочих узлах:
kubelet: отвечает за управление узлами и обеспечение того, чтобы контейнеры работали должным образом.
kube-proxy: предоставляет службы сетевого прокси-сервера для обеспечения связи между узлами и службами.
На главных узлах:
kube-apiserver: предоставляет API Kubernetes, через который все остальные компоненты взаимодействуют с кластером.
kube-scheduler: назначает вновь созданные модули узлу на основе доступности ресурсов и других ограничений.
kube-controller-manager: отслеживает состояние кластера и выполняет задачи для поддержания желаемого состояния, такие как масштабирование вверх или вниз.
Другие службы, которые могут работать на рабочих узлах, включают kube-dns, который обеспечивает разрешение DNS для служб Kubernetes, и kubelet, который управляет жизненными циклами модулей на узле.
Библиотека собеса по DevOps
На рабочих узлах:
kubelet: отвечает за управление узлами и обеспечение того, чтобы контейнеры работали должным образом.
kube-proxy: предоставляет службы сетевого прокси-сервера для обеспечения связи между узлами и службами.
На главных узлах:
kube-apiserver: предоставляет API Kubernetes, через который все остальные компоненты взаимодействуют с кластером.
kube-scheduler: назначает вновь созданные модули узлу на основе доступности ресурсов и других ограничений.
kube-controller-manager: отслеживает состояние кластера и выполняет задачи для поддержания желаемого состояния, такие как масштабирование вверх или вниз.
Другие службы, которые могут работать на рабочих узлах, включают kube-dns, который обеспечивает разрешение DNS для служб Kubernetes, и kubelet, который управляет жизненными циклами модулей на узле.
Библиотека собеса по DevOps
👍1
🎬 Где ломаются архитектуры ИИ-агентов и как этого избежать: запись урока от Proglib.Academy и cloud․ru
Proglib.аcademy вместе с cloud․ru провели вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— разбор популярных архитектурных ошибок;
— реальные ограничения современных ИИ-агентов;
— практические рекомендации по проектированию агентных систем.
👉 Посмотреть запись можно тут:
● VK
● YouTube
Proglib.аcademy вместе с cloud․ru провели вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— разбор популярных архитектурных ошибок;
— реальные ограничения современных ИИ-агентов;
— практические рекомендации по проектированию агентных систем.
👉 Посмотреть запись можно тут:
● VK
● YouTube
Что такое сокет? Где можно увидеть список сокетов в вашей системе?
Сокет — это программная конечная точка, которая обеспечивает двустороннюю связь между процессами по сети. Сокеты предоставляют стандартизированный интерфейс для сетевой связи, позволяя приложениям отправлять и получать данные по сети. Чтобы просмотреть список открытых сокетов в системе Linux: netstat -an Эта команда отображает список всех открытых сокетов, а также их протокол, локальный адрес, внешний адрес и состояние.
Библиотека собеса по DevOps
Сокет — это программная конечная точка, которая обеспечивает двустороннюю связь между процессами по сети. Сокеты предоставляют стандартизированный интерфейс для сетевой связи, позволяя приложениям отправлять и получать данные по сети. Чтобы просмотреть список открытых сокетов в системе Linux: netstat -an Эта команда отображает список всех открытых сокетов, а также их протокол, локальный адрес, внешний адрес и состояние.
Библиотека собеса по DevOps
👍1
⭐️ Dream Team 5-го потока: научитесь строить ИИ-агентов у практиков из BigTech
14 июля стартует новый поток курса по разработке ИИ-агентов, и в этот раз мы собрали по-настоящему звездный состав менторов. Это эксперты, которые прямо сейчас определяют развитие AI в России: Yandex Cloud, Avito AI Lab, cloud․ru и НИУ ВШЭ.
Чтобы ваш вход в ИИ-инженерию был максимально мощным, мы подготовили специальное предложение: до 30 июня при покупке курса по ИИ-агентам вы получаете еще 2 любых курса Академии в подарок! 🔥
Как это работает: вы оставляете заявку на курс по разработке ИИ-агентов и указываете менеджеру ещё два курса, которые хотите забрать бесплатно.
👉Заберите 3 курса по цене 1 на звездном потоке по ИИ-агентам
14 июля стартует новый поток курса по разработке ИИ-агентов, и в этот раз мы собрали по-настоящему звездный состав менторов. Это эксперты, которые прямо сейчас определяют развитие AI в России: Yandex Cloud, Avito AI Lab, cloud․ru и НИУ ВШЭ.
Чтобы ваш вход в ИИ-инженерию был максимально мощным, мы подготовили специальное предложение: до 30 июня при покупке курса по ИИ-агентам вы получаете еще 2 любых курса Академии в подарок! 🔥
Как это работает: вы оставляете заявку на курс по разработке ИИ-агентов и указываете менеджеру ещё два курса, которые хотите забрать бесплатно.
👉Заберите 3 курса по цене 1 на звездном потоке по ИИ-агентам
В чем отличие меток (labels) от аннотаций (annotations)?
Метки используются для создания механизмов поиска и группировки объектов, в то время как аннотации используются для добавления метаинформации к объекту. Например, с помощью аннотаций можно запретить service mesh внедрять sidecar-контейнеры в определенные поды.
Библиотека собеса по DevOps
Метки используются для создания механизмов поиска и группировки объектов, в то время как аннотации используются для добавления метаинформации к объекту. Например, с помощью аннотаций можно запретить service mesh внедрять sidecar-контейнеры в определенные поды.
Библиотека собеса по DevOps
👍1
🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока!
Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:
👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1
Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:
— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор
— В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление.
— Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.
👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1
Что такое bearer token?
Bearer token, также известный как токен учетной записи службы, представляет собой JWT-токен, который генерируется автоматически при создании новой учетной записи службы. Он содержит информацию о конкретной учетной записи службы и подписывается корневым сертификатом кластера. Этот токен сохраняется в объекте типа secret, который затем монтируется в POD по стандартному пути и периодически обновляется. При использовании данного токена процесс, запущенный в контейнере, получает доступ к API Kubernetes и может выполнять только разрешенные действия.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps!
Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.
🔥 Заберите 3 курса по цене 1:
Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.
👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок
Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.
🔥 Заберите 3 курса по цене 1:
● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление).
● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽.
● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.
Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.
👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок
ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁
Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.
Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!
👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод
Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.
Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!
👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод
🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре!
Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.
Какие навыки проверите:
- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.
Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!
Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!
Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.
👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку
Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.
Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные.
Какие навыки проверите:
- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.
Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!
Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!
Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.
👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку
Что такое service account?
Это уникальные элементы в API Kubernetes, которые называются учетными записями служб (ServiceAccounts) и связаны с определенным пространством имен и набором учетных данных, хранящихся в объектах Secrets в кластере. Эти пользователи (ServiceAccounts) предназначены главным образом для управления правами доступа к API Kubernetes для процессов, работающих в кластере Kubernetes.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps
Что такое ARP? Как это работает?
ARP означает протокол разрешения адресов (Address Resolution Protocol). Когда вы пытаетесь проверить IP-адрес в локальной сети, скажем, 192.168.1.1 , ваша система должна преобразовать IP-адрес 192.168.1.1 в MAC-адрес. Это предполагает использование ARP для разрешения адреса, отсюда и его название. Системы хранят справочную таблицу ARP, в которой хранится информация о том, какие IP-адреса с какими MAC-адресами связаны. При попытке отправить пакет на IP-адрес система сначала сверится с этой таблицей, чтобы узнать, знает ли она уже MAC-адрес. Если значение кэшировано, ARP не используется.
Библиотека собеса по DevOps
Библиотека собеса по DevOps
👍2
🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!