Сделал продолжение AI Product Engineer —> углубленная версия про то, как: 1) Решать, какому шагу пайплайна нужна большая LLM, а какому хватит маленькой модели, правил или кода, и строить роутинг между ними 2) Учить агента работать с данными, которые не влезают в контекст модели 3) Собирать агентные системы на durable execution 4) Проверять собственного LLM-судью 5) Строить агента, который улучшается сам 6) Внедрять агента у реальных пользователей и измерять его использование Подробнее тут: https://empatika.com/courses/ai-product-engineer-vol2