OpenClaw и переход к AI-агентам: почему теперь всё решает обвязка, а не модель

Раньше всё внимание было приковано к LLM: размеру параметров, качеству данных, точности ответов. Но теперь фокус смещается — и на первый план выходит обвязка. В этом выпуске разбираемся, почему именно она определяет успех AI‑агентов в реальном бизнесе. Вместе с Андреем Носовым, ведущим ИИ‑архитектором, обсудим: ▫️Как меняется архитектура системы при переходе от LLM‑чатбота к полноценному агенту. ▫️Какие механизмы контроля действий агента обязательны в production‑среде. ▫️Как добиться предсказуемости поведения агента и соблюдения SLA — без сюрпризов для бизнеса. ▫️Почему observability и аудит в агентных системах — это не роскошь, а необходимость. ▫️Как обвязка помогает соответствовать требованиям регуляторов и бизнес‑логике. Вы узнаете, какие инженерные решения позволяют превратить «умную, но непредсказуемую» модель в надёжного цифрового сотрудника. Получите практические ориентиры для проектирования агентных систем — с учётом реальных кейсов и опыта внедрения. 💬 Делитесь в комментариях: какие сложности при внедрении AI‑агентов встречались вам? 🔔 Подписвайтесь, чтобы не пропустить новые выпуски! #DataScience