Один агент или команда: как довести задачу до результата

​Когда с задачей лучше справится один AI-агент, а когда стоит собрать команду? И как организовать её работу, чтобы самому не тратить всё время на координацию и проверку?

​На открытом воркшопе сравним три подхода на одной продуктовой задаче:

• ​Один агент делает всю работу.

• ​Несколько агентов получают отдельные задания и объединяют ответы.

• ​Команда работает с явными зонами ответственности, общим состоянием и проверкой результата.

​Будем смотреть на качество, время, стоимость и количество вмешательств человека. Победитель заранее неизвестен: разберём, где каждый подход помогает, а где создаёт лишнюю работу.

​Что будем делать

​Возьмём учебный продуктовый кейс: данные воронки, отзывы пользователей и ограничения. Задача агентов — выбрать следующий продуктовый эксперимент, обосновать его данными и определить критерии успеха.

​Вы сначала сделаете прогноз, затем проверите ответы агентов, предложите изменение в координации и перенесёте подход на одну задачу из своей работы.

​Что останется после встречи

• ​Шаблон задания для AI-команды: результат, роли, общая информация и проверка.

• ​Таблица сравнения: принятые результаты, ошибки, стоимость и время человека на ревью.

• ​Понимание, с чего начать эксперимент с координацией агентов на своей задаче.

​Для кого

​Для разработчиков, техлидов, продактов и всех, кто уже работает с AI или хочет понять, как делегировать ему более сложные задачи. Для участия в обсуждении устанавливать инструменты и писать код не потребуется.

​23 октября, пятница · 17:00–18:30 МСК / 07:00–08:30 Pacific.
Онлайн, на русском языке. Участие бесплатное.

​Ведущий — Байрам Аннаков.

​В конце расскажу, как мы развиваем эти приёмы на AI Product Engineer Vol. 2, который стартует 25 октября. Курс рассчитан на тех, кто уже построил хотя бы одного агента или AI-фичу.