Обложка мероприятия ИИшница: Сколько нужно агентов, чтобы вкрутить лампочку?
ML/AIData Science и Big Data

ИИшница: Сколько нужно агентов, чтобы вкрутить лампочку?

В юбилейный год AIRI «ИИшница» выходит в офлайн. Шесть коротких докладов о том, как ИИ-агенты работают в исследованиях, продуктах, найме и образовании, а после — обсуждение за круглым столом.

Артемий Сахаров (Р-Фарм) расскажет об агентных системах для мониторинга R&D и работы с внутренними экспериментальными данными. Ваня Ершов (Яндекс, «Алиса AI») разберёт агентские харнессы: компоненты вокруг LLM и их влияние на качество, скорость и стоимость. Владимир Димитров (Авито Работа) покажет AI Recruiter, который проводит первичное интервью и помогает оценивать кандидатов. Евгений Володин (Антиплагиат) обсудит специализированных ИИ-агентов для образования. Борис Заикин (Сбер) поделится опытом RL-обучения 9B-модели в GigaAgent. Владимир Шапошников (AIRI) поговорит о том, как проверять работу агента, когда он уже сообщил «готово».

Расписание

Цифровой контур R&D: ИИ-агенты для работы с мишенями и базами экспериментов #

Артемий СахаровСпециалист по анализу данных и машинному обучению, Р-Фарм

Как агентные системы помогают отслеживать мишени, клинические исследования и рынки, а также работать с внутренними производственными и экспериментальными данными через запросы на естественном языке.

Агент — это не только модель: как устроены современные харнессы #

Ваня ЕршовРуководитель разработки ИИ-агентов, Яндекс, «Алиса AI»

Из каких компонентов складывается система вокруг LLM и как агентский харнесс влияет на качество, скорость и стоимость работы агента.

AI Recruiter в Авито: агент, который проводит интервью #

Владимир ДимитровSenior DS engineer, Авито Работа

Как AI Recruiter проводит первичное интервью, отвечает на вопросы о вакансии и оценивает кандидата; управление диалогом и оценка качества агента в реальных разговорах.

ИИ-агенты в образовании #

Евгений ВолодинТехнический директор, Антиплагиат

Какие задачи образовательный агент должен решать лучше универсального и где специализированное решение не нужно.

RL агенты в исполняемых средах: опыт обучения 9B-модели в харнессе GigaAgent #

Борис ЗаикинК.т.н., исполнительный директор по исследованию данных, Сбер

Опыт RL-дообучения агента на базе Qwen3.5-9B в продуктовом харнессе GigaAgent: изолированные песочницы Kubernetes, тесты как награда и неожиданные эффекты оптимизации.

Агент сказал «готово». Проверяем #

Владимир ШапошниковНаучный сотрудник группы «Мультимодальные архитектуры ИИ» лаборатории «Сильный ИИ в медицине», AIRI

Почему подтверждения человека и убедительные рассуждения агента не всегда обеспечивают контроль: усталость от согласований, поддакивание и проверка фактического результата.

Обсуждение за круглым столом #

После шести коротких докладов спикеры обсудят практики применения ИИ-агентов в своих сферах.

Кратко о мероприятии

Для кого
ИИ-исследователи, ML-инженеры, продакт-менеджеры, рекрутеры, преподаватели, разработчики, интересующиеся ИИ-агентами
Основные темы
ИИ-агенты, агентные системы, применения LLM, ИИ в исследованиях, ИИ в найме, ИИ в образовании, оценка агентов, обучение с подкреплением для агентов
Что получите
понять, как ИИ-агенты применяются в исследованиях, продуктах, найме и образовании, узнать о компонентах агентских харнессов и их влиянии на качество, скорость и стоимость, получить представление об AI Recruiter для первичных интервью и оценки кандидатов, ознакомиться с подходами к специализированным образовательным ИИ-агентам, услышать опыт RL-обучения 9B-модели в GigaAgent, узнать методы проверки работы агента
Формат программы
короткие доклады, продакшн-кейсы, исследовательские инсайты, круглый стол, нетворкинг