🌪 Воронка ШАД: сколько людей умеют создавать ИИ-агенты?Многие обучают работе с ИИ-агентам, но среди всех платных курсов, которые я видел, я нашел самый лучший и он... бесплатный!Вместо того, чтобы бегать в режиме FOMO, предлагаю остепениться и выделить в графике 3-4 часа в неделю на просмотр 5 недель обучения по разработке ИИ-агентов от ШАД: https://shad.yandex.ru/agentsweekСразу успокою: людей, которые посмотрели этот курс "от и до" меньше 2'500 тысяч человек. Поэтому в отличие от тех, кто хайпует (90% рынка), вы сможете получить действительно полезные знания и навыки.Несколько тезисов в автоматической сборке от Gemini:1️⃣ От хайпа к продакшенуНа словах ИИ-агентов собирают все, но статистика интенсива ШАД безжалостна: послушать про концепты приходят 23 тысячи человек, а разбираться в боли вывода в продакшен, CI/CD и тестировании готовы только 2,5 тысячи. Настоящих инженеров агентных систем на рынке пока единицы.2️⃣ Промпт — это только 20%Главный сдвиг парадигмы: ценность уходит от самих LLM и красивых промптов. Современный агент — это сложная бэкенд-система. Промпт определяет лишь пятую часть поведения, остальные 80% — это оркестрация, Memory-слой, Guardrails (механизмы защиты) и архитектура инструментов.3️⃣ Стандартизация через Model Context Protocol (MCP)Индустрия быстро взрослеет. Спикеры ШАДа активно продвигают протокол MCP от Anthropic как новый стандарт (своего рода USB-порт для ИИ). Он позволяет один раз написать сервер инструментов и подключать его к любым агентам и моделям, разделяя зоны ответственности. Агенты превращаются в микросервисы.4️⃣ Экономика рычаговВ продакшене каждый шаг агента стоит денег, а контекст растет экспоненциально. Ключевой инсайт инженерии агентов — правило трех рычагов: Качество (Quality), Скорость (Latency) и Стоимость (Cost). Вы можете оптимизировать любые два параметра только за счет третьего. Продакшен требует внедрения Model Routers (отсекающих 70% простых запросов на дешевые модели типа GPT-5 Nano или GPT-4o mini) и семантиче
