Управляемый сервис vs Black Box: делаем поведение ИИ-агентов предсказуемым

6 августа обсудили, как превратить ИИ-агента с инструментом Code Interpreter из чёрного ящика в управляемый рантайм с воспроизводимым результатом и предсказуемой экономикой.
На живом демо в Yandex AI Studio разобрали, как готовить окружение этого инструмента, читать логи и прикидывать экономику до запуска. Показали это на конкретном кейсе генерации презентаций — и обсудили, где всё равно нужен ваш контроль.
Что рассмотрели на практике:

• Детерминированность между запусками — когда окружение и шаги агента зафиксированы, результат получается более ожидаемый от прогона к прогону. Если входные данные одинаковы, то и выходные будут предсказуемыми.
• Observability из коробки — анализ логов при выполнении кода.
• Прогнозируемую экономику — потребление токенов можно подсчитать заранее, а значит, вы можете оценить стоимость разных сценариев до запуска в проде, а не постфактум по счёту.

Вебинар полезен для разработчиков, архитекторов и менеджеров: технических, продуктовых и проектных.