AI-дежурный: виртуальный сотрудник, который работает во всех командах сразу
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
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