Как создать AI-Агента пишущего код на Go? Автоматизация рутины от Jira до Pull Request
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Конечно, вот 4 ключевых тезиса, сформулированных кратко и энергично:
1. LLM — это инструмент. Понимание токенизации, эмбеддингов и механизма внимания — ключ к созданию работающих агентов, а не просто чат-ботов.
2. Go — идеальный язык для AI-агентов. Его статическая типизация, явная обработка ошибок и простой синтаксис снижают количество ошибок LLM и предсказуемы для модели.
3. Агент = мозг + руки. Успех заключается в архитектуре, где LLM (мозг) управляет инструментами (руки) для работы с Jira, Git и кодом через цикл рассуждений.
4. Это уже рабочая реальность. Мы строим агента, который от тикета в Jira доходит до готового Pull Request, автоматизируя рутину и позволяя инженерам фокусироваться на сложных задачах.
AI Engineer с 9+ опытом, лидер в области ML-инжиниринга и компьютерного зрения. Опыт работы в EPAM Systems, экспертиза в Python/C++, создании медиапайплайнов (GStreamer, FFmpeg) и LLM. Активный спикер и организатор tech-сообществ.
Видео
Другие доклады секции
AI для гоферов
