Чеклист AI-инженера

AI-инженер - это специалист по разработке агентных приложений. Это тот же бекендер / фуллстак, только не для CRUD'ов, а для агентов. Я не понимаю, откуда взялось убеждение, что для этого нужны навыки ML / DS. Разработка агентов - это чисто инженерная задача и отличный трек для развития Python Backend дальше.

Обычные задачи AI инжеренера, с которыми я сталкиваюсь:
- разработка агента, интегрированного с внешними системами (OAuth / CRM / тасктрекеры / инструменты мониторинга / базы данных)
- разработка пользовательского интерфейса агента. Желательно с Generative UI и тд
- аудит безопасности агентного приложения на предмет утечки данных (пользователей и секретов), RCE, промпт инъекций
- разработка набора метрик и приемочных тестов для измерения качества агентого приложения
- оптимизация промптов и описания тулов для повышения этих же метрик 🙂
- разработка RAG систем
- разработка мультиагентных систем

И все в том же духе. Для выполнения всех этих задач нужны не навыки ML / DS, а отличное понимание того, как работает инфраструктура сейчас. Тебе нужно интегрировать агента в существующий IT ландшафт, поэтому понимание всех процессов, потоков данных, знание протоколов, умение в System Design будет весьма к месту.

Но помимо этого нужно кое-что и подучить, поэтому вот краткий чеклист:
- Понимание OpenAI API - это стандарт работы с LLM и нужное тонкое понимания, что представляет собой цикл взаимодействия агента с моделью, устройства контекста, работы инструментов. Это не сложно, но необходимо
- Понимание MCP - что это за протокол, как он функционирует, как использовать его в качестве связки Agent <-> Существующие инструменты. Но также нужно понимать его ограничения и слабые стороны
- Понимание A2A протокола - очень скоро распределенные мультиагентные системы будут повсеместно. Нужно понимать, как наладить общение агентов по сети.
- Понимание AG-UI и A2UI протоколов - это единственный способ прикрутить интерфейс к вашему агенту. Не важно, пишите вы серверную или клиентскую часть - это понимание необходимо. И различные паттерны мультиагентной кооперации в придачу
- Уметь в "промптинг" - это некий магический навык, который вырабатывается эмпирически. Со временем ты начинаешь чувствовать, как LLM понимает твои инструкции и учишься их лучше формулировать. Сейчас есть даже официальный оптимизатор промптов от OpenAI

Этого набора навыков уже хватит, чтобы свичнуться, но индустрия быстро развивается и постоянно появляются новинки. Чем больше протоколов и паттернов вы знаете - тем дороже вы как специалист. Поэтому продолжим:

- Устройство "памяти" агента - как создавать механизмы самообучения и коррекции поведения агента
- Понимание работы со skills - новая штука, которая хайпует как "замена MCP"
- Алгоритм работы deep agent - штуки по типу Cursor, Claude code, MoltBot (который сейчас в тренде). Довольно сложная штука, которая сама планирует свое поведение, догружает навыки по мере необходимости, создает сабагентов на лету, имеет долговременную память и управляет своим же контекстом
- Понимание AP2, UCP протоколов - у меня есть стойкое ощущение, что в ближайший год у нас организуется "интернет агентов" и знание этих протоколов будет равносильно умению прикрутить платежку / сделать публичный API сейчас.

@fastnewsdev

Если вам нужны пруфы, что вышеперечисленное - это не "танцы с бубном" и "гадание на AI гуще", а реальные навыки, которые дают преимущество на рынке, то вот вам факт:

Наша (AG2) мультиагентная самообучающаяся система на базе GPT-4 3 недели подряд занимала первое место на Prophet Arena, обгоняя базового агента на GPT-5

Пост про этого агента на Linkedin

В AG2 выпустили релиз 0.11 со второй крупной фичей, которую я затащил - поддержкой AG-UI протокола

Релиз - https://github.com/ag2ai/ag2/releases/tag/v0.11.0
Дока AG-UI - https://docs.ag2.ai/latest/docs/user-guide/ag-ui/

Да, мы еще ждем релиза документации CopilotKit (они оч долго ревьюят), чтобы у вас был полный фронтенд-бекенд гайд, но разобраться по существующей доке других фреймворков проблемы не будет уже сейчас (фронтенд все равно везде с одинаковыми фичами)

Теперь вы можете интегрировать вашего агента с браузерным чатиком с GenAI свистоперделками в 2 клика

CopilotKit смержили наш PR с примерами интеграции AG2 AG-UI:
• документация на фронтенд https://docs.copilotkit.ai/ag2/
• документация на бекенд https://docs.ag2.ai/latest/docs/user-guide/ag-ui/

Теперь, если вы хотите сделать агента с нормальной UI интеграцией - у вас для этого есть все необходимые примеры🙂

Хотя, на следующей неделе я еще чуть-чуть улучшу все примеры и закину PR в Playground. Так что информации будет еще больше

Хе-хе-хе, тут Anthropic разнылись, что "китайцы занимаются дистиляцией наших моделей". Они в целом много ноют в последнее время...

https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks

Если конкретно, то пальцами тычут в:
• DeepSeek
• Kimi
• MiniMax

Что как бы предсказуемо - ребятам, которые делают опенсорсные модели, тяжело угнаться за компаниями с такими бюджетами. Вот они и пытаюсь скопировать модельки, а потом хайпануть на "наша модель сравнима с Claude"

Я, как пользователь, только радуюсь такому "пиратству" - иначе вообще не было бы возможности пользоваться адекватными self-hosted моделями🌚

Примечательно, что в этот список не попали GLM - мб там и правда мегамозги сидят, кто по-честному может конкурировать с гигантами индустрии. Вот бы еще GLM-5 потыкать, но 4.7 показывается себя вполне здраво👍

В дополнение к релизу поддержки AG-UI протокола в AG2 закидываю вам демонстрации. Просто для понимания, что это такое

👀 Демоверсия
▶️ Плейграунд со всеми возможностями
📄 Документация бекенда
📚 Документация фронтенда

По большому счету, AG-UI - это очень простой способ присобачить SSE фронтент с Generative UI к вашему серверному агенту

Теперь история творится в X (formerly Twitter)

Если кто-то упустил, у Anthropic были серьезные терки с Министреством Войны (почему-то я сразу вспоминаю Оруэла) США на тему использования их моделей в военных целях. На слушаниях случился какой-то срач и его последствия мы сейчас наблюдаем:

1️⃣ Секретарь войны США высказался про позицию Anthropic и приказал всем партнерам, кто использует их модели – прекратит
2️⃣ Трамп тоже высказался

Леворадикальные психи из Anthropic совершили КАТАСТРОФИЧЕСКУЮ ОШИБКУ, пытаясь ВЫКРУЧИВАТЬ РУКИ Министерству войны и заставить его подчиняться их Условиям обслуживания вместо нашей Конституции. Их эгоизм ставит под угрозу ЖИЗНИ АМЕРИКАНЦЕВ, подвергает опасности наших солдат и ставит нашу Национальную безопасность ПОД УГРОЗУ.

Поэтому я поручаю КАЖДОМУ федеральному ведомству правительства Соединённых Штатов НЕМЕДЛЕННО ПРЕКРАТИТЬ любое использование технологий Anthropic.

3️⃣А вот Сем Альтман (OpenAI) подсуетился и уже перехватил какую-то часть договоров с Пентагоном на себя

Если Anthropic будут закрыты все контракты с правительством США, это звучит как серьезный экономический удар по их модели. В общем, запасаемся попкорном и наблюдаем за переделом рынка

Напомню, что тем времени Google тихо-мирно и без помпы катят свои топовые модели, протоколы по развитию интернета Агентов, а также рабочие ИИ-решения🌚

Эту кнопку мы пилили 2 года🤯

В FastStream 0.6.7 появилась возможность отправлять сообщения в брокер прямо из документации AsyncAPI😎 Теперь это буквально Swagger, но для брокеров

Т.е. теперь локальная разработка FastStream приложения ничем не уступает в удобстве разработке обычного HTTP приложения на FastAPI

А почему так долго?)

Почти все это время ждали разработчиков AsyncAPI. Т.к. сам рендеринг спеки - это их зона ответственности, нам нужно было только место, куда "воткнуть" эту кнопку

Issue от февраля 2024 - и только в ноябре 2025 они добавили функцинал плагинов

Так что мы быстренько запилили свой плагин с кнопкой, а теперь дотолкали эту фичу и до релиза!

Все ради вашего удобства🫡

Ребят, у меня вчера был день рождения, поэтому я требую со всех подарок!🌚

Кто еще не поставил звезду на Github - надо поставить https://github.com/ag2ai/faststream/stargazers

А то чего мы как лохи, 4992. Даже до 5к не добили - не солидно😢

Репост не возбраняется. Цель максимум - обогнать AsyncAPI спеку в разделе #asyncapi и стать top-1 AsyncAPI проектом😂

Всем привет! У меня тут снова большое обновление по AG2

Я думаю, это типичная история для всех разработчиков - приходишь на проект, там куча легаси и первая реакция - ПЕРЕПИСАТЬ ВСЕ. В общем, мне дали зеленый свет заняться именно этим😎

Поэтому сегодня мы релизнули новое направление разработки - AG2 Beta

Это полностью новый фреймворк для разработки агентов, который имеет ровно 0 заимствований из основной кодовой базы. Он доступен как модуль autogen.beta, но по мере стабилизации и миграции сервисов на новую кодовую базу, мы планируем полностью дропнуть весь текущий функционал и AG2 Beta превратиться в AG2 1.0

Однако, чтобы уж совсем не нарушать преемственность, Beta агенты имеют слой совместимости со всеми паттернами межагентного взаимодействия. Поэтому текущие пользователи AG2 могут внедрять новых агентов свои сущетсвующие приложения постепенно

В общем, должно быть понятнее на примерах:
📄Моя статья в блоге, как сделать Ambient агента в Telegram на базе AG2 Beta
📚Документация по AG2 Beta
🤖Песочница, где можно поиграть с мультиагентными паттернами AG2

Сам код в AG2 Beta выглядит +- таким образом

from autogen.beta import Agent
from autogen.beta.config import OpenAIConfig

agent = Agent(
    "assistant",
    prompt="You are a helpful assistant.",
    config=OpenAIConfig("gpt-4o-mini"),
)

# Start a new conversation
reply = await agent.ask("Give me one sentence about AG2 beta.")
print(reply.content)

# Continue the exact same conversation context
next_turn = await reply.ask("Now make it shorter.")
print(next_turn.content)

Ну и из фич мы имеем (спустя 2 недели разработки):
1️⃣ Строгая типизация
2⃣️️️️️️ Специальный слой для управления системным промптом и памятью агента
3️⃣ Тотальный Dependency Injection во всех возможных уголках приложения
4️⃣ Мидлвари, на базе которых можно реализовать практически что угодно
5️⃣ Event-driven архитектура, которая позволяет внедряться в любую логику нативным образом

Сейчас эта ветка активно развивается и новая функциональность будет появляться буквально каждую неделю. Поэтому, если выбираете фреймворк для разработки агентных приложений - рекомендую, я всегда на связи😉

Всем привет! Никита Соболев снова организует свой легендарный митап в Нижнем Новгороде и я наконец-то смогу туда доехать спикером. Поговорим об Ambient агентах, OpenClaw и AG2. А у других спикеров темы еще интереснее!

Но это не важно, т.к. самое главное - бахнем пива в баре по соседству🌚

Так что если у кого-то еще нет планов на 17 апреля - покупайте билеты, бронируйте отели, будет интересно

Привет, лучшее сообщество Нижнего! Наши ежеквартальные митапы – не снова раз в квартал.
Мы чутка пропустили, потому что ваш покорный организатор писал https://github.com/wemake-services/django-modern-rest

Теперь релиз готов, а значит готов и анонс митапа!

В программе 4 крутейших доклада:

– Михаил Васильев (https://onixlas.github.io, Москва, Райфайзенбанк): Кластеризация для аналитиков и не только

Михаил приедет к нам уже второй раз, и снова поговорим про аналитику и про анализ данных.

– Никита Пастухов (https://t.me/fastnewsdev, Москва, AG2): Почему вам не нужен OpenClaw?

Никиту вы можете знать как автора FastStream, но в текущий раз он будет рассказывать про свое новое увлечение и профессиональное направление: AI агентов.

– Роман Фролов (https://github.com/roma-frolov, Санкт-Петербург, Райфайзенбанк): Вы уверены, что тестируете приложения правильно?

Роман поднимет тему, которая близка каждому из нас: тесты частенько не помогают, а только мешают, если делать их неправильно. Поговорим, как поправить. Учитывая, что в Райфайзенбанке высокая техническая культура – я уверен, что будет крайне полезно.

– Александр Кучин (https://t.me/pymineral, Москва, Литрес): Быстрее в прод. Как мы оптимизировали пайплайны

Сашу вы можете знать по его медийной активности: он записывает прикольные рилсы в запрещенной соцсети (в РФ ее признали очень плохой, куда нельзя заходить вообще никому), и на ютюбе. А еще он делает крутые доклады про актуальные темы - и вот тут как раз такой. Медленный CI убивает!

Спикеров можно и нужно мучать вопросами.
Ну а после: афте-пати в баре до закрытия, афте-афте-пати до самого утра.

Ждем всех 17 апреля по адресу Алексеевская, 6/16, ИТ Лекторий

Сбор гостей с 18:00, стартуем в 18:30
Регистрация обязательна!
Регистрация: https://pytho-nn.timepad.ru/event/3880099

До встречи!

Группа события: https://t.me/pytho_nn