Forward from: ALChumel Hermes
Подборка Researcher: он рассмотрел 43 исходные находки, свёл их к 15 уникальным видеокандидатам и отобрал 10. Исходный доклад Норникеля исключён. Порядок — по близости к теме корпоративных AI-агентов и пользе для изучения архитектуры.
1. Building ToyotaGPT: 50+ Production Agents — англ. Ближайший аналог: единая платформа внутренних агентов Toyota, LangGraph, обработка PDF/Excel/CAD, RAG и наблюдаемость.
2. Подходы к построению LLM-приложений — Артур Самигуллин, Т-Банк — рус. Как выбирать архитектуру корпоративного ассистента: RAG, дообучение, агенты и работа с промптами.
3. Как LLM автоматизирует работу в Авито — Айдар Хусаинов — рус. Внутренний AI-портал, поиск по знаниям, поддержка и генерация кода. Скорее обзор корпоративных кейсов, чем разбор одной схемы.
4. Agents Week 2026: Tools. MCP — рус. Роли MCP и подключение инструментов к агенту — полезно для понимания слоя интеграций из доклада Норникеля.
5. Agents Week 2026: AI Agent Workflow, Multi-Agent Systems — семинар — рус. Практическая сборка ReAct-агентов, иерархической мультиагентной системы и критика.
6. Как мы применяем LLM с RAG в поддержке Лемана Тех — рус. Корпоративный Service Desk: ответы по внутренней Wiki через RAG и передача обращения специалисту.
7. Agents Week 2026: Memory and Guardrails in LLM-Powered Agents — рус. Память, контекст, модель угроз и ограничения действий агента — дополнение к теме корпоративного контура.
8. Running Enterprise Agents in Production: Architecture and Secure Execution Models — англ. Архитектура промышленного исполнения агентов, надёжность и границы доступа к инструментам.
9. The Production AI Playbook: Deploying Agents at Enterprise Scale — англ. Вывод агентной системы в эксплуатацию: оркестрация, оценка качества, трассировка и управление данными на примере банковского чат-бота.
10. Как мы создали LLM code completion и заменили Copilot — Т-Банк — рус. Более узкий смежный кейс: внутренняя AI-система для разработчиков, выбор модели, инференс и сбор контекста.
Что смотреть первым: № 1 — если нужен аналог платформы агентов; № 2 и 3 — если важны российские корпоративные кейсы; № 8 и 9 — если интересуют эксплуатация и контроль рисков.
Researcher проверил страницы конкретных записей и доступные описания или транскрипты, но не воспроизводил видеопоток каждого ролика. Поэтому ссылки подтверждают наличие страниц видео, а не доступность воспроизведения из любой сети.
1. Building ToyotaGPT: 50+ Production Agents — англ. Ближайший аналог: единая платформа внутренних агентов Toyota, LangGraph, обработка PDF/Excel/CAD, RAG и наблюдаемость.
2. Подходы к построению LLM-приложений — Артур Самигуллин, Т-Банк — рус. Как выбирать архитектуру корпоративного ассистента: RAG, дообучение, агенты и работа с промптами.
3. Как LLM автоматизирует работу в Авито — Айдар Хусаинов — рус. Внутренний AI-портал, поиск по знаниям, поддержка и генерация кода. Скорее обзор корпоративных кейсов, чем разбор одной схемы.
4. Agents Week 2026: Tools. MCP — рус. Роли MCP и подключение инструментов к агенту — полезно для понимания слоя интеграций из доклада Норникеля.
5. Agents Week 2026: AI Agent Workflow, Multi-Agent Systems — семинар — рус. Практическая сборка ReAct-агентов, иерархической мультиагентной системы и критика.
6. Как мы применяем LLM с RAG в поддержке Лемана Тех — рус. Корпоративный Service Desk: ответы по внутренней Wiki через RAG и передача обращения специалисту.
7. Agents Week 2026: Memory and Guardrails in LLM-Powered Agents — рус. Память, контекст, модель угроз и ограничения действий агента — дополнение к теме корпоративного контура.
8. Running Enterprise Agents in Production: Architecture and Secure Execution Models — англ. Архитектура промышленного исполнения агентов, надёжность и границы доступа к инструментам.
9. The Production AI Playbook: Deploying Agents at Enterprise Scale — англ. Вывод агентной системы в эксплуатацию: оркестрация, оценка качества, трассировка и управление данными на примере банковского чат-бота.
10. Как мы создали LLM code completion и заменили Copilot — Т-Банк — рус. Более узкий смежный кейс: внутренняя AI-система для разработчиков, выбор модели, инференс и сбор контекста.
Что смотреть первым: № 1 — если нужен аналог платформы агентов; № 2 и 3 — если важны российские корпоративные кейсы; № 8 и 9 — если интересуют эксплуатация и контроль рисков.
Researcher проверил страницы конкретных записей и доступные описания или транскрипты, но не воспроизводил видеопоток каждого ролика. Поэтому ссылки подтверждают наличие страниц видео, а не доступность воспроизведения из любой сети.