Александр Есис
Agent Architect, Bitmanager.ai

11 августа 2026 года Bitmanager.ai проводит в Москве открытый Agentic AI Dev Meetup – встречу для разработчиков, которые создают AI-агентов и внедряют их в реальные продукты. Поговорим об архитектуре агентных циклов, оркестрации и tool calling, выборе между детерминированными сценариями и свободой LLM, а также о компромиссах, которые возникают при запуске агентов в продакшене.
Спикеры
"Полтора секунды на ход: виды агентского цикла и цена свободы LLM"
Возможно ли уместить агентский цикл в полторы секунды? За это время нужно понять реплику пользователя, обработать информацию, спланировать следующий шаг и сгенерировать ответ. Каждый дополнительный вызов LLM добавляет сотни миллисекунд, поэтому многие популярные агентские паттерны оказываются слишком тяжеловесными для голосового интерфейса.
Разберём разные способы организации цикла: от монолитного промпта и детерминированного FSM до tool calling, роутинга в коде, сабагентов и агентных карманов внутри графа. На примерах покажем реальную цену каждой архитектуры: задержку, сложность внедрения и количество артефактов, которые придётся сопровождать. Также разберём, почему голосовой агент может обходиться двумя вызовами модели за ход, тогда как аналитическому требуется больше двадцати.
"Eval голосового агента, когда у диалога нет правильного ответа"
Разберём, как построить eval для голосового агента-коллектора и чем измерять агента, который, в отличие от обычных ассистентов, создан не помогать человеку, а добиваться своего. Расскажем, с какими проблемами столкнулись и как их решали, какие виды тестов подошли для нашего домена, а какие решения оказались провальными.
"Путь внедрения AI в корпоративные закупки"
Нейрозакупщик – продукт для автоматизации рутины в закупочном процессе компании.
В докладе расскажем про техническую эволюцию решений: архитектура разных поколений Нейрозакупщика, устройство эвалов и бенчмарков и причины перехода между поколениями. Поделимся, что реализовывали самостоятельно, а где использовали готовые фреймворки и какие.
Так же поделимся тем, как Нейрозакупщик живет в продакшене – как мы трекаем расход токенов и принимаем решения по используемому инференсу и как наблюдаем за стабильностью недетерминированной системы.
"Платформа агентов здорового человека"
В докладе расскажем про наш подход к масштабированию агентов в обслуживании клиентов Т-Банка.
Из каких компонентов состоит идеальная платформа? Есть ли в ней место для UI разработки агентов? Какие специалисты нужны для массового внедрения агентов и какова роль ML-инженера на этом пути?
Также обсудим роль самих агентов в разработке других агентов. По нашему опыту, уже сейчас это одна из самых важных ролей.
11 августа 2026 года, Москва
Участие бесплатное, необходима регистрация.
Agent Architect, Bitmanager.ai
Agent Engineer, Bitmanager.ai
Разработчик, Городские сервисы Яндекса
Разработчик, Городские сервисы Яндекса
Руководитель команды роботов в обслуживании, Т-Банк
Возможно ли уместить агентский цикл в полторы секунды? За это время нужно понять реплику пользователя, обработать информацию, спланировать следующий шаг и сгенерировать ответ. Разберём способы организации цикла: от монолитного промпта и детерминированного FSM до tool calling, роутинга в коде, сабагентов и агентных карманов внутри графа. На примерах покажем цену каждой архитектуры: задержку, сложность внедрения и количество артефактов, которые придётся сопровождать.
Разберём, как построить eval для голосового агента-коллектора и чем измерять агента, который, в отличие от обычных ассистентов, создан не помогать человеку, а добиваться своего. Расскажем, с какими проблемами столкнулись, как их решали, какие виды тестов подошли для этого домена, а какие решения оказались провальными.
Нейрозакупщик — продукт для автоматизации рутины в закупочном процессе компании. Расскажем про техническую эволюцию решения: архитектуру разных поколений, устройство эвалов и бенчмарков, причины переходов между поколениями, собственные компоненты и готовые фреймворки. Также покажем, как система живёт в продакшене: учёт расхода токенов, выбор инференса и наблюдение за стабильностью недетерминированной системы.
Расскажем о подходе к масштабированию агентов в обслуживании клиентов Т-Банка. Разберём компоненты платформы, место UI-разработки агентов, состав специалистов для массового внедрения и роль ML-инженера. Также обсудим роль самих агентов в разработке других агентов — по опыту команды, уже сейчас это одна из ключевых ролей.
Кратко о мероприятии