Подолання розриву: найкращі практики інженерії програмного забезпечення для AI-агентів

By Mirko Peters · 2026-08-13

Ласкаво просимо назад до блогу! Якщо ви стежили за нашими останніми аудіовипусками, то знаєте, що ми заглиблювались у тонкощі сучасного штучного інтелекту…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Ласкаво просимо назад до блогу! Якщо ви стежите за нашими останніми аудіовипусками, то знаєте, що ми глибоко занурюємося в тонкощі сучасного штучного інтелекту. Сьогодні говоримо про тему, яка стає критично важливою для розробників, архітекторів підприємств і технологічних лідерів: як відійти від крихкого prompt engineering і застосувати фундаментальні принципи інженерії програмного забезпечення до AI-агентів. Якщо покладатися лише на сирі, некеровані великі мовні моделі, наші системи часто ламаються під тиском реальної непередбачуваності. У цьому дописі ми розберемо, чому ця прихована проблема існує, розглянемо ризики нехтування базовими інженерними практиками та з’ясуємо, як такі платформи, як Azure AI Foundry, можуть допомогти вам побудувати масштабовані, надійні й придатні для корпоративного використання агентні архітектури.

Розуміння AI-агентів і LLM

Що таке AI-агенти?

AI-агенти скрізь у сучасних корпоративних застосунках. Вони діють як цифрові помічники, які допомагають виконувати завдання, відповідати на запитання й автоматизувати робочі процеси. Індустрія штучного інтелекту використовує їх для створення розмовних систем, помічників для програмістів і навіть інструментів, які дають юристам змогу працювати з юридичними наборами даних. Прикладами можуть бути TxGemma для терапевтичних застосувань або агентні системи, що запускають веб-застосунки. AI-агенти спираються на експертизу як людей, так і машин. Їхня ефективність залежить від того, наскільки добре вони інтегруються з традиційними системами даних і програмного забезпечення. Коли ви використовуєте AI-агентів для складних завдань, вам потрібні людські вказівки та перевірка, щоб забезпечити якість і точність.

• AI-агенти забезпечують розмовні системи для програмування, юридичних і терапевтичних застосувань.
• Вони можуть переосмислити парадигми обчислень, але не завжди приносять прибуток AI-лабораторіям.
• Їхня продуктивність залежить від інтеграції з традиційним програмним забезпеченням і людською експертизою.

Якщо компанії, що розробляють юридичне програмне забезпечення, додадуть розмовні інтерфейси до своїх даних за допомогою агентних систем, юристи зможуть працювати ефективніше. Для цього не потрібні передові моделі. Важливішими є дані та програмне забезпечення навколо LLM, ніж сама модель. Навіть моделі другого ешелону можуть стати ефективними агентами, якщо їх поєднати з належними AI-інструментами та експертизою.

LLM у штучному інтелекті

LLM, або великі мовні моделі, є основою генеративних AI-інструментів. Ви використовуєте LLM для генерування тексту, відповідей на запитання та узагальнення інформації. Розробники створюють автономних агентів, поєднуючи LLM з інструментами та пам’яттю. Такі агенти можуть виконувати завдання без постійного нагляду. Агентний AI являє собою складні системи, в яких кілька агентів планують стратегію і адаптуються для досягнення цілей. LLM лежать в основі всього: від чат-ботів до автоматизації робочих процесів.

Ось порівняння архітектур на основі моделей і на основі агентів:

Ви помітите, що архітектури на основі агентів використовують LLM з пам’яттю та інструментами для створення автономних агентів. Ці агенти можуть співпрацювати й покращуватися з часом.

Чому існує ця прихована проблема

Ви бачите, що багато розробників і організацій дедалі частіше використовують підходи, зосереджені на LLM, у розробці AI-агентів. Вони зосереджуються на оркестрації LLM через ланцюжки промптів і структуроване міркування. Ця тенденція підвищує продуктивність і гнучкість. Мультиагентні системи забезпечують співпрацю між спеціалізованими агентами. Фреймворки, орієнтовані на робочі процеси, поєднують детерміновані конвеєри з прийняттям рішень агентами. Платформи корпоративного рівня розширюють можливості завдяки механізмам управління та контролю відповідності.

Проте, коли ви надто покладаєтеся на LLM, виникає прихована проблема. Якість результатів покращується, коли ви поєднуєте LLM із експертними знаннями предметної області та структурованими робочими процесами. Експертні оцінки показують, що поєднання LLM з доменними знаннями дає кращі результати. Важливо пам’ятати, що самі по собі LLM не можуть гарантувати надійну роботу. Для створення надійних автономних агентів потрібні експертиза, належні інструменти ШІ та інженерні принципи.

Прихована проблема в проєктуванні агентів ШІ

Надмірна залежність від LLM

Можна подумати, що великі мовні моделі самі по собі здатні вирішити всі ваші завдання з агентами ШІ. Багато розробників і організацій уже звикли до такого підходу й покладаються на LLM у прийнятті рішень і виконанні завдань. Однак ця надмірна залежність створює приховану проблему, яка впливає на якість і надійність ваших агентів ШІ. LLM генерують результати на основі закономірностей у даних, але не мають справжнього розуміння та детермінованого контролю. Якщо ви надто покладаєтеся на них, ваші системи можуть видавати непередбачувані або непослідовні результати. Така непередбачуваність ускладнює довіру до агентів ШІ в критично важливих бізнес-процесах.

Багатоагентні системи, які поєднують кількох агентів на основі LLM, обіцяють складнішу поведінку. Проте вони часто споживають значно більше ресурсів і токенів, ніж системи з одним агентом. Наприклад, Anthropic зафіксувала, що багатоагентні запуски використовували приблизно в 15 разів більше токенів для того самого завдання порівняно з чатом з одним агентом. Ця неефективність може уповільнювати ваші системи та збільшувати витрати, не гарантуючи кращих результатів. Крім того, вам доводиться справлятися з труднощами управління контекстом і координацією між агентами, що може призводити до плутанини й помилок.

Ключові інженерні прогалини в проєктах агентів ШІ, побудованих переважно на LLM, стосуються потреби в кращій операційній прозорості, чіткому розмежуванні агентних і неагентних систем, а також удосконаленій оркестрації багатоагентних систем і управлінні контекстом.

Прогалини в програмній інженерії

Прихована проблема стає гострішою, коли ви нехтуєте принципами програмної інженерії в проєктуванні агентів ШІ. Багато проєктів ШІ зосереджуються на промпт-інжинірингу та налаштуванні моделей, але ігнорують важливі інженерні практики, як-от управління станами, спостережуваність і обробка помилок. Без них ваші агенти ШІ стають крихкими й важкими в підтримці.

Агенти ШІ потрібно розглядати як складні програмні системи, які вимагають ретельної інженерної роботи. Це означає побудову чітких робочих процесів, акуратне керування станами агентів і впровадження інструментів моніторингу для відстеження продуктивності та збоїв. Багато робочих процесів ШІ залишаються крихкими, бо не мають такої основи. Нагляд людини стає необхідним, щоб виявляти часті збої та граничні випадки, що уповільнює автоматизацію й знижує якість.

Робочі процеси з агентами ШІ часто складні й потребують постійного нагляду людини через часті збої та граничні випадки, що свідчить про операційні труднощі під час впровадження систем ШІ, побудованих переважно на LLM.

Якщо ви пропускаєте ці інженерні кроки, ваші агенти ШІ не можуть ефективно масштабуватися або адаптуватися до нових сценаріїв. Налагодження та тестування стають складними, і ви втрачаєте контроль над поведінкою системи. Ця прогалина в програмній інженерії породжує приховану проблему, яка підриває ваші інвестиції в ШІ.

Вплив на продуктивність ШІ

Прихована проблема безпосередньо впливає на продуктивність ваших агентів ШІ. Ви можете помітити такі проблеми, як повільний час відповіді, низька точність рішень і слабка адаптивність до неočікуваних вхідних даних. Усе це знижує загальну якість ваших систем ШІ та дратує користувачів.

Типові труднощі з продуктивністю включають:

• Складність швидкої обробки неочікуваних або нових вхідних даних
• Велика затримка викликів LLM, що уповільнює відповіді
• Труднощі з тестуванням і оцінкою поведінки агентів
• Труднощі з налагодженням складних взаємодій між агентами

Ці проблеми виникають через те, що агенти ШІ надмірно покладаються на імовірнісні результати LLM без надійного інженерного контролю. Щоб підвищити надійність і якість, потрібно збалансувати творчий потенціал LLM із детермінованою програмною інженерією.

Якщо ви ігноруватимете цей баланс, ваші агенти ШІ ризикують стати ненадійними або навіть шкідливими у продуктивному середовищі. Підприємства вимагають стабільних і надійних систем. Без належної інженерної роботи ваші агенти ШІ не зможуть відповідати цим очікуванням.

Труднощі з адаптивністю, проблеми з часом відповіді, неточність у прийнятті рішень і загальні побоювання щодо надійності залишаються найпоширенішими проблемами продуктивності, про які повідомляють у агентах ШІ, орієнтованих на LLM.

Ви маєте розпізнати цю приховану проблему та вирішити її, інтегрувавши перевірені практики інженерії програмного забезпечення у розробку ваших AI-агентів. Так ви зможете створювати системи, які забезпечують стабільну якість і ефективно масштабуються.

Принципи інженерії програмного забезпечення для AI-агентів

Щоб створювати надійних AI-агентів, потрібно застосовувати перевірені принципи інженерії програмного забезпечення. Вони допомагають подолати обмеження, притаманні інженерним рішенням, і створити системи, які масштабуються, адаптуються та стабільно дають результат. Інженери програмного забезпечення прагнуть до того, щоб системи були простими, прозорими та легкими в супроводі. Ці цінності слід ставити на перше місце, коли ви працюєте з інженерними системами на основі ШІ.

Оркестрація та управління станом

Оркестрація дає змогу розбити складні завдання на менші кроки. Кожен крок можна передати спеціалізованому агенту. Такий підхід справляється зі складністю, з якою не можуть впоратися окремі агенти. Управління станом гарантує, що агенти пам’ятатимуть важливу інформацію протягом довгих робочих процесів. Спільний стан потрібно зберігати, щоб агенти могли продовжити роботу після переривань. Інженери програмного забезпечення використовують оркестрацію, щоб ізолювати завдання та підвищувати надійність. Вони також створюють природний журнал аудиту, фіксуючи кожну дію. Це допомагає вам розслідувати проблеми та дотримуватися вимог відповідності.

Слід стежити за розміром контексту та використовувати підсумовування, щоб він залишався керованим. Інженери програмного забезпечення зберігають лише мінімально необхідний стан, щоб знизити ризики для конфіденційності.

Оцінювання та спостережуваність

Безперервне оцінювання є обов’язковим для надійності AI-агентів. Після розгортання потрібно відстежувати витрати системи, час відгуку та продуктивність. Інженери програмного забезпечення використовують інструменти спостережуваності, щоб фіксувати закономірності затримок і споживання ресурсів. Це допомагає виявляти проблеми до того, як вони вплинуть на користувачів. Моніторинг внутрішніх станів і рішень підтримує аналіз першопричин і скорочує час діагностики. Ви отримуєте видимість того, як агенти приймають рішення, що є критично важливим для управління ризиками та забезпечення операційної ефективності.

• Безперервне оцінювання відстежує витрати та час відгуку.
• Спостережуваність фіксує затримки та використання ресурсів.
• Моніторинг підтримує управління та управління ризиками.
• Видимість процесу прийняття рішень покращує операційний контроль.

Такі практики інженерії програмного забезпечення допомагають підтримувати стабільні та надійні системи.

Інтеграція та масштабованість

Інтеграція з'єднує ваших AI-агентів із корпоративними системами, LLM та API. Для безперебійної роботи потрібні чіткі API та добре задокументовані інтерфейси. Інженери програмного забезпечення зосереджуються на написанні чистого коду, оптимізації алгоритмів і проєктуванні масштабованих систем. Azure AI Foundry забезпечує єдину платформу для керування всім життєвим циклом ШІ. Вона підтримує безшовну інтеграцію з корпоративними застосунками та масштабовану інфраструктуру для великих обсягів транзакцій. Компанії Kinectify та H&R Block використовують Azure AI Foundry для автоматизації складних робочих процесів і обробки даних у реальному часі.

• Централізована платформа зменшує складнощі інтеграції.
• Масштабована інфраструктура задовольняє корпоративні потреби.
• Доступ на основі API спрощує під'єднання до наявних систем.

Середовище слід проєктувати з урахуванням модульності та розподілу відповідальності. Такий підхід дає змогу додавати або оновлювати агентів без перепроєктування всієї архітектури системи. Інженери програмного забезпечення гарантують, що інженерні системи на основі ШІ залишаються надійними, адаптивними та готовими до майбутнього зростання.

Ризики нехтування інженерією в ШІ

Ненадійні результати

Коли ви нехтуєте інженерним підходом у своїх проєктах зі штучним інтелектом, ви ризикуєте створити системи, які видають ненадійні результати. Такі системи часто покладаються на інструменти для роботи з кодом на основі ШІ, які використовують статистичні моделі. Вони насправді не розуміють інформації, яку обробляють. Натомість вони вгадують, що, імовірно, є правильним, на основі минулих даних. Такий підхід може призвести до непередбачуваних збоїв, особливо в ситуаціях, з якими система раніше не стикалася. Ви можете помітити, що кроки ланцюжка міркувань (chain-of-thought) у таких системах є лише вивченими патернами, а не справжнім міркуванням. Через це інструменти для роботи з кодом на основі ШІ можуть імітувати інтелект, але все одно припускатися помилок, які важко передбачити або пояснити.

Ви можете помітити знецінення експертизи, коли такі системи замінюють кваліфікованих фахівців, але не можуть зрівнятися з їхнім судженням. Це може знизити довіру до вашого інструмента для роботи з кодом на основі ШІ та погіршити якість результатів.

Питання відповідності вимогам і безпеки

Нехтування інженерією також наражає ваші системи на ризики відповідності вимогам і безпеки. Багато компаній вагаються з впровадженням ШІ, бо побоюються управління даними. Пропрієтарний код або конфіденційна інформація можуть бути неналежно оброблені інструментами для роботи з кодом на основі ШІ, які не мають належного контролю. Ви можете втратити контроль над своїми системами, які можуть діяти непередбачувано або навіть вжити незворотних дій. Надмірні привілеї доступу в хмарних робочих навантаженнях можуть створити нові шляхи атак для кіберзлочинців. Деякі системи можуть навіть бути використані як зброя для кібератак або дезінформації.

Майже 88 % організацій повідомляють про підтверджені або імовірні інциденти безпеки чи конфіденційності за участю агентів ШІ. У сфері охорони здоров'я цей показник перевищує 92 %. Ці цифри показують, наскільки важливий надійний інженерний підхід для безпечних і відповідних вимогам систем.

Економічний вплив і вплив на продуктивність

Ненадійні системи ШІ можуть спричиняти значні економічні збитки та знижувати продуктивність. Коли ви покладаєтеся на інструменти для роботи з кодом на основі ШІ, яким бракує інженерної строгості, вам можуть загрожувати коштовні помилки та додаткова робота з ручної перевірки. У 2024 році задокументовані економічні збитки від ненадійного ШІ сягнули 67,4 мільярда доларів. Підприємства зафіксували падіння продуктивності на 22 %, оскільки команди змушені були перевіряти та виправляти контент, згенерований ШІ. Це не лише марнує час, а й підриває обіцянку зростання продуктивності, яку має забезпечувати ШІ.

Ви можете також помітити знецінення експертизи, коли системи автоматизують завдання, не досягаючи точності кваліфікованих фахівців. Це може призвести до несталих рішень і нижчої довіри до систем вашої організації. Щоб досягти справжнього зростання продуктивності, ви маєте поєднувати ШІ з надійною інженерією та надійними даними.

Реальні виклики для агентів ШІ

Випадок: агенти ШІ, що відмовляють у продуктивному середовищі

Ви можете бачити, як багато організацій стикаються з труднощами, коли розгортають агентів ШІ без надійної інженерії. Такі збої часто виникають тому, що команди надто покладаються на мовні моделі та нехтують важливими програмними практиками. Найпоширеніші виклики включають надійність, слабку спостережуваність і втрату людського нагляду. Ці проблеми видно в таблиці нижче:

Ви також можете зіткнутися з питаннями витрат, особливо у невеликих розгортаннях. Агенти з високим трафіком можуть страждати від затримок і проблем із надійністю. Без ретельного оцінювання та моніторингу ви не зможете вчасно виявити проблеми. У сферах із високими ставками, як-от охорона здоров'я та фінанси, надмірна залежність від таких систем може призвести до хибних рішень. Вам потрібне етичне врядування, щоб ваші операції залишалися прозорими й підзвітними.

Багато команд помічають, що за відсутності належного моніторингу важко відстежити, як агенти ухвалюють рішення. Така обмеженість видимості може призвести до помилок, які залишаються непоміченими, доки не завдадуть реальної шкоди.

Кейс: успішні історії на основі інженерного підходу

Ви можете досягти кращих результатів, поєднуючи інженерію зі ШІ. Компанії, які застосовують найкращі інженерні практики, отримують покращення надійності, ефективності та бізнес-результатів. Наприклад, інженерні команди Synera розгортають агентів на масштабованій хмарній інфраструктурі. Ці агенти обробляють великі обсяги роботи й автоматизують повторювані завдання. Такий підхід оптимізує робочі процеси та підвищує продуктивність у таких галузях, як автомобілебудування й аерокосмічна промисловість.

Для ознайомлення з найкращими практиками також можна звернутися до Azure AI Foundry як до прикладу з практики. Компанія NTT DATA використала цю платформу для створення агентів, які під'єднуються до Microsoft Fabric Data Agent та інших корпоративних інструментів. Співробітники відділів кадрів і операційних підрозділів тепер взаємодіють з даними природним чином, отримують інсайти в реальному часі та швидко вживають заходів. Це рішення скоротило час виведення на ринок удвічі та дало користувачам без технічної підготовки простий доступ до корпоративної аналітики.

• Azure AI Foundry використовує керування інструментами з безпекою за замовчуванням для корпоративного рівня управління.
• Вбудовані коннектори керують автентифікацією та ідентифікацією, що спрощує для команд безпеки контроль доступу.
• Платформа підтримує інтеграцію із зовнішніми системами ідентифікації, допомагаючи масштабувати рішення на всю організацію.

Як бачите, інженерні підходи допомагають створювати надійні, масштабовані та безпечні системи ШІ, які приносять реальну цінність.

Як створювати кращих ШІ-агентів

Баланс між LLM та інженерією

Ви можете створювати кращих ШІ-агентів, поєднуючи великі мовні моделі з сильними інженерними практиками. Многі команди зосереджуються лише на продуктивності моделі, але для надійних результатів потрібно поєднувати обидва підходи. Почніть зі спільного нагляду. Дозволяйте ШІ-агентам підтримувати вашу роботу, але завжди перевіряйте їхні результати. Приділяйте увагу якості даних. Навчайте агентів на різноманітних високоякісних наборах даних, щоб підвищити надійність. Робіть процес ухвалення рішень прозорим, щоб команда могла довіряти системі. Проєктуйте агентів так, щоб вони масштабувалися разом із ростом проєктів. Враховуйте етичні питання, перевіряючи упередженість і забезпечуючи справедливість.

Ось п'ять практичних кроків, яких можна дотримуватися:

1. Регулярно перевіряйте результати агентів за допомогою спільного нагляду.
2. Навчайте агентів на високоякісних і різноманітних даних.
3. Забезпечте прозорість ухвалення рішень для своєї команди.
4. Проєктуйте агентів так, щоб вони масштабувалися разом з організацією.
5. Враховуйте етичні питання та зберігайте відповідальність.

Azure AI Foundry допомагає поєднувати інженерію та LLM. Платформа пропонує інструменти для оркестрації моделей і керування їх життєвим циклом. Ви можете використовувати функції промпт-інжинірингу та багаторазові шаблони для створення інтелектуальних робочих процесів. Azure AI Foundry забезпечує безшовну інтеграцію з корпоративними системами через REST API та SDK. Це спрощує розгортання ШІ-агентів у реальних бізнес-застосунках.

Міждисциплінарні команди

Ви досягаєте кращих результатів, створюючи міждисциплінарні команди. До них входять дослідники, клініцисти, регулятори та інші експерти. Кожен учасник вносить унікальні знання, що допомагає вирішувати складні завдання. Автоматизація рутинних процесів дає вашій команді змогу зосередитися на творчій і стратегічній роботі. Агент-міркування виконує роль фінального аудитора: перевіряє та узагальнює результати різних моделей. Такий процес підвищує прозорість і надійність. Коли команди працюють разом, ви бачите вищу точність, менше упередженості та більшу стійкість до дрейфу моделі.

• Міждисциплінарна співпраця об'єднує різноманітну експертизу.
• Автоматизація звільняє час для творчих і стратегічних завдань.
• Агент-міркування підвищує прозорість і надійність.

Найкращі практики та управління

Щоб ваші AI-агенти добре працювали й залишалися захищеними, дотримуйтеся найкращих практик і надійних моделей управління. Встановлюйте вимірювані KPI, наприклад показники точності та рівня виконання завдань. Розробляйте програми управління змінами, щоб співробітники розуміли, яку роль відіграють AI-агенти. Створюйте системи управління з ієрархією рішень і протоколами управління ризиками. Керуйте життєвим циклом агентів за допомогою структурованих процесів проєктування, навчання й моніторингу. Використовуйте системи безпеки для захисту даних і контролю доступу. Забезпечуйте відповідність регуляторним вимогам, щоб уникнути штрафів. Відстежуйте продуктивність агентів у реальному часі й готуйте плани кризового управління на випадок збоїв або порушень безпеки. Підтримуйте чистоту конвеєрів даних і перевіряйте якість даних. Зосередьтеся на інтеграції за принципом API-first, щоб забезпечити безперебійну взаємодію. Плануйте оркестрацію кількох агентів і високу доступність. Відстежуйте поведінку агентів і відповідність вимогам за допомогою систем моніторингу. Керуйте доступом за допомогою систем ідентифікації та зберігайте журнали аудиту для усунення несправностей. Дотримуйтеся практик безпечної розробки на всьому протязі життєвого циклу агента.

Порада: використовуйте платформи на кшталт Azure AI Foundry, щоб спростити інтеграцію та управління. Ви отримуєте інструменти оркестрації, функції промпт-інжинірингу та масштабовані варіанти розгортання для вашого підприємства.

Ви стикаєтеся з серйозними ризиками, якщо надто покладаєтеся на LLM у розробці AI-агентів.

Поєднуйте якісну інженерію програмного забезпечення з LLM. Багато організацій уже використовують платформи на кшталт Azure AI Foundry, щоб створювати надійні та масштабовані системи. Почніть із встановлення чітких KPI, покращення якості даних і планування кризового управління. Поєднуючи інженерію та LLM, ви побачите, як розумніші й надійніші AI-агенти формуватимуть майбутнє бізнесу.

Поширені запитання

Який головний ризик надмірної залежності AI-агентів від LLM?

Ви ризикуєте отримати непередбачувані результати, відхилення від мети та відсутність підзвітності. Надмірна залежність від LLM може зробити AI-агентів ненадійними та небезпечними для критично важливих бізнес-завдань.

Як інженерія програмного забезпечення підвищує надійність AI-агентів?

Інженерія додає структуру через оркестрацію, управління станом і спостережуваність. Ці практики допомагають контролювати поведінку ШІ, відстежувати продуктивність і ефективно обробляти помилки.

Чи можуть AI-агенти працювати без нагляду людини?

Не повністю. Нагляд людини залишається необхідним, щоб виявляти помилки, керувати рішеннями та зберігати довіру, особливо в складних або критичних середовищах.

Яку роль відіграє Azure AI Foundry у розробці AI-агентів?

Azure AI Foundry надає інструменти для оркестрації, оцінювання та управління. Він допомагає створювати масштабованих, безпечних і надійних AI-агентів, які добре інтегруються з корпоративними системами.

Як системи з кількох агентів впливають на продуктивність і вартість ШІ?

Системи з кількох агентів можуть розширювати можливості, але часто збільшують споживання ресурсів і складність. Без належної інженерії вони можуть уповільнювати робочі процеси та підвищувати витрати.

Які кроки допоможуть мені збалансувати LLM та інженерію в моїх ШІ-проєктах?

Використовуйте спільний нагляд, зосередьтеся на якості даних, проєктуйте з урахуванням масштабованості, забезпечуйте прозорість і застосовуйте суворе управління. Поєднання цих кроків веде до надійних AI-агентів.

🎧 Послухайте цей епізод

Хочете практичне пояснення щодо Enterprise AI Agent Engineering разом із Karthikeyan VK [MVP]? У цьому епізоді тема розібрана простою мовою та показано, чому це важливо для Microsoft 365, Azure, Power Platform, безпеки, ШІ та сучасної роботи.

Щоб зануритися глибше в саму цю розмову та почути експертні думки про те, як приборкати непередбачувані LLM, перегляньте наше повне інтерв'ю: Enterprise AI Agent Engineering with Karthikeyan VK [MVP].

Послухайте цей епізод, якщо ви хочете:

• Зрозуміти ключові концепції Enterprise AI Agent Engineering разом із Karthikeyan VK [MVP]
• Побачити, як це вписується в ширшу екосистему технологій Microsoft
• Дізнатися, де це може принести практичну цінність вашій організації

Вам також можуть сподобатися ці пов'язані епізоди M365 FM:

• Microsoft AI Agent Runtimes: за межами корпоративних чат-ботів
• Enterprise AI Agent Fabric: архітектура поза межами чат-ботів
• Від даних до інтелектуальних агентів: створення надійного корпоративного ШІ з Microsoft AI Foundry разом із Shubhangi Goyal [MVP]
• Від хайпу навколо ШІ до інженерії ШІ-обв'язки: створення ШІ, якому люди можуть реально довіряти, з Аланом Бускальєю [MVP] з Gentleman Programming
• Agent-to-Agent (A2A) Communication – просто про складне

Відкривайте більше практичних розмов про Microsoft на M365 FM.