• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer скачать в хорошем качестве

12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer 4 месяца назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: 12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно 12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон 12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



12-факторные агенты: модели надежных приложений LLM — Декс Хорти, HumanLayer

Привет, меня зовут Декс. Я уже некоторое время работаю над агентами ИИ. Я перепробовал все существующие фреймворки для агентов: от plug-and-play crew/langchains до «минималистичных» smolagents и «продакшн-класса» langraph, griptape и т.д. Я общался со многими действительно сильными основателями, которые создают действительно впечатляющие вещи с использованием ИИ. Большинство из них сами разрабатывают стек. Я не вижу большого количества фреймворков для агентов, работающих с клиентами в продакшене. Я был удивлён, обнаружив, что большинство продуктов, позиционирующих себя как «агенты ИИ», не так уж и хороши. Многие из них представляют собой детерминированный код с этапами LLM, вкрапленными в нужные моменты, чтобы сделать процесс поистине волшебным. Агенты, по крайней мере хорошие, не следуют шаблону «вот вам подсказка, вот пакет инструментов, цикл, пока не достигнете цели». Скорее, они состоят в основном только из программного обеспечения. Итак, я решил ответить на вопрос: Какие принципы мы можем использовать для создания программного обеспечения на базе LLM, которое действительно будет достаточно хорошим для использования в реальных условиях? Краткая версия: 12 факторов Даже если LLM будут продолжать экспоненциально расти в мощности, будут существовать основные инженерные методы, которые сделают программное обеспечение на базе LLM более надежным, масштабируемым и простым в обслуживании. Как мы пришли к этому: краткая история программного обеспечения Фактор 1: От естественного языка к вызовам инструментов Фактор 2: Отвечайте за подсказки Фактор 3: Отвечайте за контекстное окно Фактор 4: Инструменты — это всего лишь структурированные выходные данные Фактор 5: Унифицируйте состояние выполнения и бизнес-состояние Фактор 6: Запуск/Пауза/Возобновление с помощью простых API Фактор 7: Связь с людьми посредством вызовов инструментов Фактор 8: Отвечайте за поток управления Фактор 9: Компактное отображение ошибок в контекстном окне Фактор 10: Компактные, сфокусированные агенты Фактор 11: Запускайте из любой точки мира, встречайтесь с пользователями, где бы они ни находились Фактор 12: Сделайте своего агента не имеющим состояния редуктор --- https://x.com/dexhorthy/ https://github.com/humanlayer/12-fact... https://news.ycombinator.com/item?id=...

Comments
  • Три ингредиента для создания надежных корпоративных агентов — Харрисон Чейз, LangChain/LangGraph 3 месяца назад
    Три ингредиента для создания надежных корпоративных агентов — Харрисон Чейз, LangChain/LangGraph
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Advanced Context Engineering for Agents 2 месяца назад
    Advanced Context Engineering for Agents
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again) 4 месяца назад
    Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем 1 год назад
    GraphRAG: союз графов знаний и RAG: Эмиль Эйфрем
    Опубликовано: 1 год назад
  • Context Engineering for Agents - Lance Martin, LangChain 2 месяца назад
    Context Engineering for Agents - Lance Martin, LangChain
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Сделай ИИ агента в 100 раз умнее с помощью KAG 2 недели назад
    Сделай ИИ агента в 100 раз умнее с помощью KAG
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Как обучить своего агента: создание надежных агентов с помощью обучения с подкреплением — Кайл Ко... 3 месяца назад
    Как обучить своего агента: создание надежных агентов с помощью обучения с подкреплением — Кайл Ко...
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Агенты RAG в производстве: 10 уроков, которые мы усвоили — Дауве Киела, создатель RAG 7 месяцев назад
    Агенты RAG в производстве: 10 уроков, которые мы усвоили — Дауве Киела, создатель RAG
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic 7 месяцев назад
    Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Обучение с подкреплением для агентов — Уилл Браун, исследователь машинного обучения в Morgan Stanley 8 месяцев назад
    Обучение с подкреплением для агентов — Уилл Браун, исследователь машинного обучения в Morgan Stanley
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Architecting Agent Memory: Principles, Patterns, and Best Practices — Richmond Alake, MongoDB 4 месяца назад
    Architecting Agent Memory: Principles, Patterns, and Best Practices — Richmond Alake, MongoDB
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ 10 дней назад
    Что такое стек ИИ? Магистратура LLM, RAG и аппаратное обеспечение ИИ
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом 5 месяцев назад
    Почему MCP действительно важен | Модель контекстного протокола с Тимом Берглундом
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • ⚡️ Удар «Кинжалами» по Киеву || Срочный вылет Зеленского из страны 4 часа назад
    ⚡️ Удар «Кинжалами» по Киеву || Срочный вылет Зеленского из страны
    Опубликовано: 4 часа назад
  • Context Engineering for AI Agents with LangChain and Manus 4 недели назад
    Context Engineering for AI Agents with LangChain and Manus
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Конец MCP для агентов ИИ? 6 дней назад
    Конец MCP для агентов ИИ?
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты) 4 недели назад
    Claude Code: полный гайд по AI-кодингу (хаки, техники и секреты)
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Большинство разработчиков не понимают, как работают контекстные окна. 3 недели назад
    Большинство разработчиков не понимают, как работают контекстные окна.
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Building and evaluating AI Agents — Sayash Kapoor, AI Snake Oil 6 месяцев назад
    Building and evaluating AI Agents — Sayash Kapoor, AI Snake Oil
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ 1 месяц назад
    Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ
    Опубликовано: 1 месяц назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5