Промпт-инжиниринг нового уровня | Создаем AI-агента в n8n, который проводит итеративные дебаты. скачать в хорошем качестве

Промпт-инжиниринг нового уровня | Создаем AI-агента в n8n, который проводит итеративные дебаты.

Хотите научиться создавать продвинутые промпты и автономных AI-агентов? В этом видео я раскрываю свой уникальный метод, который превращает научные исследования в реальные рабочие инструменты. Пошагово показываю, как промпт-инжиниринг позволяет автоматизировать сложный анализ. Вы увидите полный цикл разработки: Идея из исследования: Беру за основу научную работу о методах мышления AI. Создание промпта: Разрабатываю сложный промпт на основе "Метода Итеративных Дебатов", который заставляет нейросеть моделировать спор между виртуальными экспертами для глубокого анализа. Разработка AI-агента: На базе этого промпта я создал автономного агента ANALIZATOR, который самостоятельно проводит многоуровневые дебаты по заданной теме. Автоматизация результата: Готовое резюме с выводами агент автоматически присылает мне в Telegram. Это не просто теория — это практическое руководство по созданию умных AI-помощников. Смотрите видео до конца, чтобы увидеть, как работает промпт-инжиниринг будущего! Присоединяйтесь к сообществу, забирайте МАКЕТ ТУТ: https://t.me/Sprut_AI 🔥 Приобрести шаблон СПРУТА со всеми его агентами и инструментами: https://t.me/AlekseiUlianov Тайм-коды: 0:00 - Вступление: Научный подход в промпт-инжиниринге 0:13 - Как улучшить ответы AI на 8% и снизить затраты на 60% 0:27 - Основа метода: Исследование и мой AI-агент "Анализатор" 1:02 - Суть метода: Как работают итеративные дебаты внутри одного промпта 1:45 - Почему этот метод экономит токены и улучшает качество 2:08 - Мой личный процесс создания промптов для AI-агентов 2:34 - Сравнение платформ: GPT, Perplexity и Gemini 4:04 - Как я использую контекст: Загрузка PDF и JSON в пространство 5:05 - Что такое интроспекция AI на практике 5:51 - Демо 1: Извлекаем PromptCode из научного исследования 7:12 - Как я адаптировал исследование: от 2-х до 4-х дебатёров 8:33 - Мета-промптинг: Заставляем AI написать промпт для самого себя 10:00 - Разбор структуры промпта: Роли, фазы и логика дебатов 11:16 - Демо 2: Генерируем промпт для гипотезы о свободной воле AI 12:31 - Анализ результата: AI сам придумал роли (Технооптимист, Нейробиолог, Этик) 15:22 - Демо 3: Выполняем сгенерированный PromptCode и получаем полный анализ 18:00 - Сравнение: Ответ с PromptCode против обычного запроса к GPT 20:10 - Практическая реализация: Обзор n8n-автоматизации "Анализатор" 21:31 - Как работает автоматизация: Триггеры, технические ноды и прохождение запроса 23:01 - Хранение данных: Интеграция с Google Sheets и структура таблицы 24:07 - Тест всей n8n-автоматизации с новой гипотезой 26:17 - Секрет экономии: Как этот промпт делает слабые модели умнее (GPT-4.1 mini) 27:59 - Результат работы workflow: Разбор финального ответа в Telegram 30:11 - Глубокий анализ: Как AI-агенты спорили о будущем человечества 33:35 - Финальное сравнение: Ответ обычной модели против суперпромпта 35:13 - Заключение и призыв к действию #ИскусственныйИнтеллект #ПромптИнжиниринг #AIAgent #Автоматизация #GPT #Нейросети #СозданиеПромптов #МетодИтеративныхДебатов #АнализДанных #AIИнструменты #n8n #ТехнологииБудущего #AIРазработка #КодИИ #DigitalИнструменты #УмныйАгент