Анатомия AI-агента для сеньоров — pipeline, цикл, tools, ловушки скачать в хорошем качестве

Анатомия AI-агента для сеньоров — pipeline, цикл, tools, ловушки

Как устроен AI-агент изнутри — анатомия, которую не покажет ни один фреймворк. В этом видео я вскрываю AI-агента по частям: от выбора между workflow и agent до конкретных stage pipeline, agent loop, проектирования инструментов и MCP. Разбираю на сквозном примере — Агент-Бариста — но архитектура та же, что у coding assistant, DevOps-агента или customer support. Что внутри: — Workflow vs Agent: 7 уровней от одного LLM-вызова до мультиагентной системы — и почему большинству хватит workflow — Pipeline: 12 stages обработки запроса — Context как кровеносная система агента — и три ошибки, убивающие KV-cache — Agent Loop: почему это самый опасный компонент и какие guardrails ставить в коде, а не в промпте — Проектирование инструментов и ловушки автоматической обёртки в MCP — System Prompt как архитектурный контракт: роль, приоритеты, формат, пример Видео для сеньоров, тех-лидов и архитекторов, которые хотят строить AI-агентов осознанно — понимая каждый компонент, а не доверяя фреймворку. Первая часть серии «System Design AI-агента — изнутри наружу». 0:00 — $50 на прототипе → $2.5 млн в production 3:41 — А вам вообще нужен агент? 4:02 — Workflow vs Agent: в чём разница 5:24 — 7 уровней: от одного LLM-вызова до мультиагента 14:14 — Pipeline: что внутри каждого запроса 15:02 — System Prompt — архитектурный контракт 19:43 — Блокируй рано, трать поздно: stages pipeline 28:29 — Context — кровеносная система агента 33:12 — Agent Loop — самый опасный компонент 36:17 — Guardrails: ограничители в коде, не в промпте 38:16 — Human in the loop: когда останавливать агента 40:30 — Инструменты: руки агента 44:41 — MCP: ловушка автоматической обёртки 46:21 — Наблюдаемость с первого дня