AiConf

AI-дежурный: виртуальный сотрудник, который работает во всех командах сразу

Продуктизация AI-решений

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу

Целевая аудитория

- Разработчики AI-агентов, которые хотят узнать о разных подходах к работе с контекстом, мультиагентностью и оркестровкой - Менеджеры и руководители, перед которыми стоит задача создания решения для автоматизации повторяющихся процессов в десятках команд, где процессы лишь на первый взгляд похожи

Тезисы

В докладе вместе пройдем путь реализации помощника для дежурных внутри команд разработки Яндекс Лавки, который помогает разбирать обращения, реагировать на алерты и отвечать в чате на технические вопросы

Рассмотрим:
- этап до начала разработки агента - сбор и декомпозиция требований, выбор приоритетов, как можно распараллелить разработку, что важно учитывать при оценке времени на разработку и вопросы с безопасностью и инфраструктурой, о которых также важно подумать в начале
- проектирование мультиагентной системы - различные подходы к оркестровке и работе с контекстом, которые пробовали на разных этапах, их плюсы и минусы - расскажем об архитектуре нашего агента и как к ней пришли
- масштабирование и раскатка агентов - что происходит когда агент готов и его нужно внедрять в команды, как мерить качество, как посчитать FTE, которое экономит ваше решение и как работать с фидбеком

Является разработчиком AI платформы внутри Яндекс Лавки и AI агентов

Видео

Другие доклады секции

Продуктизация AI-решений