Live-встреча с Димой Зборовским, ML Director @ Doordash для погружения в long-running AI-agents ⚡

Дима Зборовский, ML Director of International Engineering Leadership Team @ DoorDash. Почти пятнадцать лет в ML, теперь отвечает за инженерию продукта в 40 странах, во всех кроме США и Канады. Офис DoorDash в Сан-Франциско стоит напротив OpenAI, и Дима рассказывает, что реально происходит внутри американского бигтеха прямо сейчас. На встрече Дима разбирает long-running AI-агентов: агентов, которые работают долго, автономно и по ночам. Автономный техлид, который за месяц внёс 600 изменений в продакшн и раздаёт задачи собственным субагентам. Агент, который сам ходит по пул-реквестам и слак-тредам и чинит мелкие проблемы продукта. Авторесёрч, который за одну ночь провёл 128 экспериментов и принёс готовую модель оттока клиентов: эту задачу мидл-инженер делал бы от недели до двух. Плюс цифры по стоимости: сколько стоил такой агент за первую неделю и почему экономика всё равно сходится. Таймкоды: 0:00 Зачем встречаемся второй раз 3:24 Про что сегодня: long-running агенты 7:00 DoorDash: 40 стран, офис напротив OpenAI 9:03 Короткий рекап: AI Chief of Staff и личный совет директоров 10:26 Агент и живой инженер переписываются в Slack, грань стирается 14:25 Что такое long-running агент и чем он отличается от чата 15:43 Три вида автономных агентов: по расписанию, always on, длинная задача 19:32 Автономный техлид, который рождает субагентов под подзадачи 21:44 600 изменений в продакшн за месяц и с чем это сравнивать 22:57 Обратный агент: сам ищет мелкие проблемы, которых никто не просил 25:06 Вопросы: цифровая копия босса, качество кода, контроль 28:48 Сходится ли экономика: 10 тысяч долларов за первую неделю агента 30:31 Агенты-аналитики и почему всё упирается в семантический слой 32:47 Агент, который следит за качеством меню миллионов ресторанов 34:55 Авторесёрч: как ставить цель, которую можно измерить 36:48 Как приносить пользу, пока спишь 38:19 Что такое авторесёрч и откуда он взялся 40:08 Кейс: отток клиентов в Дубае, задача поставлена перед сном 43:28 Что пришло утром: 128 экспериментов, модель и файл для инженеров 48:18 Как это масштабируется на всю компанию 48:57 Главный тейк: AI решает неизвестность, выбирает её пока человек 51:02 Цель на середину следующего года: ML-инженеры перестают писать код 53:11 Насколько детальные инструкции давать агентам 55:19 Что делать, если компания не разрешает работать с AI 58:02 Как мотивировать людей автоматизировать свою работу 1:00:11 Нейрослоп и ответственность за то, что сгенерировала модель 1:03:50 Кто выбирает модель под задачу и зачем нужен роутер 1:07:11 Компактификация контекста: проблему пока никто не решил 1:12:27 Что участники собирают на спринте AI Builders 1:14:12 Телеграм-агенты: health-бот и минус 10 килограмм за месяц 1:24:08 Какой бюджет на инструменты нужен для спринта Таких агентов участники собирают на спринте Димы, от сетапа до рабочего пайплайна. Спринт AI Builders стартует 29 сентября: 👉 https://www.communitysprints.ru/sprints/ai-builders?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=ai-builders&utm_content=video-dima-long-running-agents Больше про AI, кейсы и то, что происходит на фронтире, в нашем Telegram-канале: #AI #ClaudeCode #AIagents #DoorDash #бигтех #ML #автоматизация