ИИ-агенты для бизнеса: как ускорить разработку (кейс Lyft)
Lyft разработала самообслуживаемую платформу AI-агентов для поддержки клиентов. С помощью LangGraph и LangSmith компания сократила время разработки с нескольких месяцев до недель. Теперь любая команда может быстро создавать и развёртывать решения.
AI-обработка оригинала LangChain Blog; редакция Hamidun News
Разработка AI-агентов обычно требует месяцы работы и глубоких знаний machine learning, но Lyft сократила это время до недель с помощью инструментов LangGraph и LangSmith, создав самообслуживаемую платформу, доступную всем инженерам.
Как разработать AI-агента, если нет опыта в машинном обучении?
По примеру Lyft, правильные инструменты (LangGraph и LangSmith) позволяют разработчикам создавать AI-агентов без глубоких знаний ML, сокращая время разработки с месяцев до недель.
Какие инструменты нужны для быстрой разработки AI-агентов в компании?
Lyft использовала LangGraph для построения графов агентов и LangSmith для мониторинга и улучшения, что позволило демократизировать разработку ИИ-решений и сделать её доступной не только специалистам по ML.
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.