ИИ-агенты для бизнеса: как ускорить разработку (кейс Lyft)

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.