От рутины к автономии: AI-помощник для управления облачной инфраструктурой

Продуктизация AI-решений

Архитектуры / другое

Большие проекты/команды

Другое

Google Outlook Apple

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Эволюция LLM-агентов: от классической архитектуры к SGR и progressive disclosure. Как оценивать качество решений, безопасно внедрять и измерять пользу. Реальный кейс агента облачной инфраструктуры, который помогает пользователям работать с инфраструктурой cloud.ru.

Целевая аудитория

AI-инженеры, перед которыми стоит задача продуктивизации AI-решений и вывода их на клиентов компании. Продакт-менеджеры Gen AI-продуктов.

Тезисы

Скачать презентацию Все презентации конференции

В докладе разберем эволюцию нашей агентной системы «Гига-помощник», которая позволяет пользователям развертывать облачную инфраструктуру. Мы покажем честный срез в формате «было/стало» за полгода жизни проекта в продакшене.

О чем поговорим детально:

глубокая инженерия: как мы строили агентную систему, с какими проблемами в поведении столкнулись и как в итоге перестраивали логику работы агента;
архитектура и тренды: дизайн инструментов и MCP-серверов. Обсудим современные подходы к построению агентов, включая progressive disclosure для context engineering;
Evaluation и метрики: как мы ускорили Time-to-Market (TTM) вывода обновлений агентной системы за счет тестирования конечного результата в реальной среде и внедрения LLM-as-a-judge;
продуктовая аналитика: как мы настроили офлайн-LLM-аналитику диалогов для улучшения пользовательского опыта.

Илья Жбанов

Cloud.ru

Специалист в области машинного обучения с более чем двухлетним опытом коммерческой разработки AI-решений. Работает в команде DS Core Cloud. ru, где реализует полный цикл проектов: от постановки задачи и сбора данных до внедрения моделей в продакшн. Имеет опыт как в классическом ML, так и в компьютерном зрении, NLP и генеративных моделях. Разрабатывает и внедряет AI-агентов и решения на базе LLM, которые автоматизируют внутренние процессы и повышают удовлетворенность пользователей.
Выступал на внутренних AI-митапах и GigaConf 2025.
Закончил бакалавриат МАИ по направлению «Прикладная математика и информатика». Сейчас учится в магистратуре МАИ по направлению «Фундаментальная информатика и информационные технологии».

Михаил Дремин

Cloud.ru

Технический лидер Data Science в Cloud.ru.

Состоит в лаборатории компьютерной графики и мультимедиа ВМК МГУ. Увлекается соревновательным DS. Kaggle Competitions Master.