Очень приятно что Вы нарисовали несколько процессов. Придумали аналог HR для агентов?
Агента нанимают почти так же как и человека, надо понять что он может, насколько стабилен, оценка его результативность - почти все как у человека. У меня появился термин AgentOps.
Не забудьте про онбординг агента и все такое. Если интересно, пишите, в этой тебе плотно, и не все так как пишет Автор.
Смотрите какая история - тот путь, который прошли Вы (и сам проходил путь от компьютерщика до текущего состояния) - он уже недоступен для обычного человека после 2005 года рождения. Потому что уже нет тех условий. Поэтому как история - интересно, но практической пользы от этого мало. У меня племянник сказал "иду сдавать экзамен на знание 1С платформы" - наверное это хорошо, только Агенты знают ее теперь лучше и конкурировать с ними - невозможно. Но можно возглавить их, имея такой путь как у Автора или подобный. Вопрос - где взять такой опыт не проходя путь, как проходили отцы и деды )
На самом деле вопрос сложный - проходить путь теперь можно только мысленно, собирая такие истории. А взять их можно только имея наставника. Наставничество - вообще большая тема и мог бы рассказать Вам всем (пока карма=2 здесь это невозможно). Тем не менее - меня учили старшие товарищи - они не знали того, что знал я в те годы (1998-2004), зато у них был опыт, который мной впитывался, и вместе с ними проходил (мысленно) по их пути, мысленно наступал на их грабли и извлекал уроки. Только так можно получить сейчас опыт, чтобы использовать его, управляя Агентами ИИ.
Вопрос КАК уже практически решен. У Вас остался вопрос ЧТО, но это ненадолго...
Ваша статья тянет на создание Агента по инспектированию "своих" LLM - посмотрите пожалуйста в эту сторону. Вы создаете Агента который сразу проводит тестирование LLM Заказчика, показывает что необходимо перенастроить, в идеале - периодически запускается для понимания что изменилось и как под это подстроиться. Уверен, что за такого Агента будут Вам платить, сам бы точно заплатил, особенно если бы был референс или история использования этого Агента, статистика по % успешности решения им задач. Подумайте, почему нет?!
Пока никто не отменяет здравый смысл - о нем можно забыть, но не отменить его. Это важно, это позволяет не наступать на грабли.
Вспомните, сколько раз Вас предупреждали старшие товарищи, и сколько раз Вас предупредлила LLM - смотри, может быть то и это, и тогда...
Меня один раз предупреждала, когда настраивал доступ к серверу, что могу его потерять, если весь трафик пойдет не туда, и нужно ставить таймер (оно не знало, что у меня был физический доступ) - тем не менее.
Необходимо оставаться адекватным ситуации и быть вменяемым - это наши критерии успеха сотрудника )
Фильм "Я-робот" в те годы казался фантастическим, он он раскрывал главные проблемы, которые нас ждут. Сейчас фильмы снимают, а такие вопросы, как в том фильме не поднимают "по понятным причинам" - мы уже дошли до этого уровня. Поэтому пересматриваем старые фильмы, там есть много подсказок.
Там был эпизод, когда робот спас взрослого человека, хотя мог спасти ребенка. У него свои законы и правила, которые никто не знает. Причина могла быть совершенно в другом, и никто из писавших тут не угадал истинную причину, если она конечно существует.
Терминатор 2 как AI агент нашел выход как проверить опекуншу Джона - спросил там собака, имени которой жидкий терминатор не знал. Это 1991 год. Сейчас Вам могут позвонить с знакомого Вам номера и попросить знакомым голосом занять денег - все уже придумано, просто вспомните или посмотрите.
Новое поколение хочет получить свой опыт - это нормально. Но у руля должны стоять опытные. Почему у нормальных бабушек почти никогда нет ЧП с детьми? Потому что они знают что будет - им не нужны агенты и LLM.
Компании должны начать нанимать опытных и дорогих сотрудников - иначе такие детские болезни будут снова и снова. Нормальный руководитель прошел это путь сам, пропустил через свои руки - а главное - будет воспитывать (да, да) подчиненных, передавать им свой опыт. Ранее было наставничество, когда старшие говорили что делать что не делать молодым и поясняли почему. Сейчас думают что на этом можно сэкономить. Такие ошибки - только от этого, от отрицания опыта. То ли еще будет
Заменяем аналитиков при бизнес-моделировании организаций, так вот большой бизнес конечно хочет локальную LLM (и точно не в облаке) поэтому решению конечно быть, спасибо за обзор. Вопрос в том, какую карту взять и нагрузки. Но когда нужна локальная - деваться некуда. Билл Гейтс на вопрос "какой лучше купить сервер" всегда отвечал - "на который к Вас хватает денег".
Тут еще есть вопрос - кто заказал статью и почему она вышла - кажется все не просто так, и не потому что кто-то ошибся. Наверняка все было известно перед выходом статьи. Касательно проверок - тут скорее нужно говорить о встроенном качестве в процесс - ошибаться могут все, и AI - но он сам должен себя проверять или проверять должен тот, кто на следующем шаге. Очень интересный материал, спасибо!
Крутой пример как нужно декомпозировать задачу. И сама задача правильно поставлена - не сделай мне все.
Из опыта - опишите путь, которым нужно идти или даже мысленно станьте в конечную точку и посмотрите чего не хватает - и станет легче не только Вам, но и LLM
Информация
В рейтинге
2 918-й
Зарегистрирован
Активность
Специализация
Архитектор программного обеспечения, Head of AI-Driven Engineering
Очень приятно что Вы нарисовали несколько процессов. Придумали аналог HR для агентов?
Агента нанимают почти так же как и человека, надо понять что он может, насколько стабилен, оценка его результативность - почти все как у человека. У меня появился термин AgentOps.
Не забудьте про онбординг агента и все такое. Если интересно, пишите, в этой тебе плотно, и не все так как пишет Автор.
Автору спасибо что поднял такую тему.
Смотрите какая история - тот путь, который прошли Вы (и сам проходил путь от компьютерщика до текущего состояния) - он уже недоступен для обычного человека после 2005 года рождения. Потому что уже нет тех условий. Поэтому как история - интересно, но практической пользы от этого мало. У меня племянник сказал "иду сдавать экзамен на знание 1С платформы" - наверное это хорошо, только Агенты знают ее теперь лучше и конкурировать с ними - невозможно. Но можно возглавить их, имея такой путь как у Автора или подобный. Вопрос - где взять такой опыт не проходя путь, как проходили отцы и деды )
На самом деле вопрос сложный - проходить путь теперь можно только мысленно, собирая такие истории. А взять их можно только имея наставника. Наставничество - вообще большая тема и мог бы рассказать Вам всем (пока карма=2 здесь это невозможно). Тем не менее - меня учили старшие товарищи - они не знали того, что знал я в те годы (1998-2004), зато у них был опыт, который мной впитывался, и вместе с ними проходил (мысленно) по их пути, мысленно наступал на их грабли и извлекал уроки. Только так можно получить сейчас опыт, чтобы использовать его, управляя Агентами ИИ.
Вопрос КАК уже практически решен. У Вас остался вопрос ЧТО, но это ненадолго...
Ваша статья тянет на создание Агента по инспектированию "своих" LLM - посмотрите пожалуйста в эту сторону. Вы создаете Агента который сразу проводит тестирование LLM Заказчика, показывает что необходимо перенастроить, в идеале - периодически запускается для понимания что изменилось и как под это подстроиться. Уверен, что за такого Агента будут Вам платить, сам бы точно заплатил, особенно если бы был референс или история использования этого Агента, статистика по % успешности решения им задач. Подумайте, почему нет?!
Пока никто не отменяет здравый смысл - о нем можно забыть, но не отменить его. Это важно, это позволяет не наступать на грабли.
Вспомните, сколько раз Вас предупреждали старшие товарищи, и сколько раз Вас предупредлила LLM - смотри, может быть то и это, и тогда...
Меня один раз предупреждала, когда настраивал доступ к серверу, что могу его потерять, если весь трафик пойдет не туда, и нужно ставить таймер (оно не знало, что у меня был физический доступ) - тем не менее.
Необходимо оставаться адекватным ситуации и быть вменяемым - это наши критерии успеха сотрудника )
Менеджмент не прав - вначале договариваются о процессах (кто, что, сколько и как), а потом делают - хоть на десяти мониторах.
Когда сделали без договоренности, нужно провести анализ и передоговориться.
Поэтому сама постановка вопроса не правильная.... Фактически руководство самоустранилось
Выгорание через ИИ - никто еще не столкнулся? Есть темы для написания, плюсаните, напишу
Вот - новая фишка в резюме и новая должность, онбординг сотрудников в AI инфраструктуру. Проблема существует, даже если мы ее замалчиваем
Интересно, где можно сделать assessment ai-агентов. Еще будет много много таких поисков на специалистов, которые пока даже не имеют названия...
Фильм "Я-робот" в те годы казался фантастическим, он он раскрывал главные проблемы, которые нас ждут. Сейчас фильмы снимают, а такие вопросы, как в том фильме не поднимают "по понятным причинам" - мы уже дошли до этого уровня. Поэтому пересматриваем старые фильмы, там есть много подсказок.
Там был эпизод, когда робот спас взрослого человека, хотя мог спасти ребенка. У него свои законы и правила, которые никто не знает. Причина могла быть совершенно в другом, и никто из писавших тут не угадал истинную причину, если она конечно существует.
Терминатор 2 как AI агент нашел выход как проверить опекуншу Джона - спросил там собака, имени которой жидкий терминатор не знал. Это 1991 год. Сейчас Вам могут позвонить с знакомого Вам номера и попросить знакомым голосом занять денег - все уже придумано, просто вспомните или посмотрите.
Новое поколение хочет получить свой опыт - это нормально. Но у руля должны стоять опытные. Почему у нормальных бабушек почти никогда нет ЧП с детьми? Потому что они знают что будет - им не нужны агенты и LLM.
Компании должны начать нанимать опытных и дорогих сотрудников - иначе такие детские болезни будут снова и снова. Нормальный руководитель прошел это путь сам, пропустил через свои руки - а главное - будет воспитывать (да, да) подчиненных, передавать им свой опыт. Ранее было наставничество, когда старшие говорили что делать что не делать молодым и поясняли почему. Сейчас думают что на этом можно сэкономить. Такие ошибки - только от этого, от отрицания опыта. То ли еще будет
Вот такая бы табличка была бы полезна
- Дядя - а этот лифт без дна...
- А...а...а....
Заменяем аналитиков при бизнес-моделировании организаций, так вот большой бизнес конечно хочет локальную LLM (и точно не в облаке) поэтому решению конечно быть, спасибо за обзор. Вопрос в том, какую карту взять и нагрузки. Но когда нужна локальная - деваться некуда. Билл Гейтс на вопрос "какой лучше купить сервер" всегда отвечал - "на который к Вас хватает денег".
Тут еще есть вопрос - кто заказал статью и почему она вышла - кажется все не просто так, и не потому что кто-то ошибся. Наверняка все было известно перед выходом статьи. Касательно проверок - тут скорее нужно говорить о встроенном качестве в процесс - ошибаться могут все, и AI - но он сам должен себя проверять или проверять должен тот, кто на следующем шаге. Очень интересный материал, спасибо!
Крутой пример как нужно декомпозировать задачу. И сама задача правильно поставлена - не сделай мне все.
Из опыта - опишите путь, которым нужно идти или даже мысленно станьте в конечную точку и посмотрите чего не хватает - и станет легче не только Вам, но и LLM