Конференция завершена.

Ждем вас

на HighLoad++

в следующий раз!

Разработка AI-агентов: с нуля до мультиагентной системы антифрода

GenAI и большие языковые модели (LLM)

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Доклад Димы — практическое руководство по созданию системы AI-агентов с нуля на примере детекции финансового мошенничества. Мы пройдем весь путь: от простого text2SQL-запроса до сложной мультиагентной архитектуры: управление контекстом, координация агентов и оценка эффективности системы.

Целевая аудитория

Backend-разработчики, ML-инженеры, продакт-менеджеры AI и все те, кто хочет знать, что под капотом у ИИ-агентов.

Тезисы

Пошагово с нуля построим систему AI-агентов на примере задачи детекции фрода — от простого text2SQL до мультиагентной архитектуры. Мы возьмем специально подготовленную базу, где есть фрод, и попробуем его найти агентами.

Начнем с концепции агентов, попробуем text2SQL для анализа транзакций, построим первого агента с инструментами, затем создадим систему специализированных агентов для детекции разных типов фрода и скоординируем их взаимодействие.

В процессе внимательно и детально разберем ключевые концепции ИИ-агентов: различные архитектуры и паттерны, поговорим про управление контекстом и памятью, протоколы взаимодействия между агентами, их координацию и специализацию. И научимся правильно измерять эффективность и другие важные метрики как отдельных агентов, так и всей системы в целом.

Дмитрий Антипов

Группа Сбер / VSRobotics

Мастер спорта по AI-first разработке и энтерпрайз вайб-кодингу: люблю копаться внутри технологий и тулинга кодогенерации, строить evals/harness, считать экономику и эффективность команд в пост-LLM эпоху и участвовать в пересборке того, как вообще будут выглядеть процессы создания продуктов в новой реальности.

Глубоко разбираюсь в агентах и не могу спокойно спать, когда одновременно есть недоутилизированные токены и нерешенные задачи. Помимо агентологии, верю в голос как интерфейс и автономные системы с минимальным участием в них человека.

Видео

Другие доклады секции

GenAI и большие языковые модели (LLM)