Промпт-инжиниринг 2.0: создание доменно-ориентированных AI-агентов
Этот курс выходит за рамки базовых техник промпт-инжиниринга. Мы покажем, что хороший промпт – это не просто набор инструкций, а формализация модели домена и границ ответственности агента. Участники научатся писать промпты, которые являются прямой проекцией Единого языка и Ограниченного контекста, что радикально снижает количество «галлюцинаций».
Решаемые проблемы:
1
Промпты получаются размытыми, и агент выдает непредсказуемые результаты
2
Нет системного подхода к версионированию и улучшению промптов
3
Агенты выходят за рамки своей компетенции и начинают «выдумывать»
4
Сложность тестирования и валидации ответов LLM
Курс будет полезен разработчикам, бизнес-аналитикам, продакт-менеджерам, – всем, кто активно использует LLM в работе
Программа
- Введение в проблему традиционных промптов
– Кейс провала AI-пилота в корпоративной среде
– Ограничения подхода к промптам как к магии, а не инженерии
– Контекстное окно LLM как Ограниченный Контекст (Bounded Context) в DDD
– Промпт как спецификация поведения агента, а не просто запрос
– Диагностика проблем в плохом промпте на практическом примере
— Единый язык как основа стабильного промпта
– Понятие Единого Языка (Ubiquitous Language) и методы его выявления
– Извлечение ключевых терминов из бизнес-процессов
– Шаблон для документирования Единого Языка
– Преобразование терминов в строительные блоки промпта
– Составление глоссария для учебного кейса
— Bounded Context и границы ответственности агента
– Bounded Context как зона экспертизы AI-агента
– Определение возможностей и ограничений агента
– Критери определения размера контекста
– Шаблон описания ответственности и ограничений агента
– Описание двух разных Ограниченных Контекстов и их границ
— Сборка доменно-ориентированного промпта
– Структура промпта 2.0
– Определение роли агента на основе Ограниченного Контекста
– Описание контекста и условий работы агента
– Конкретный список ответственностей агента
– Четкие границы чего агент не должен делать
– Определение стиля ответа тона и формата
– Действия при неопределенности и недостатке данных
– Написание системного промта для учебного кейса
— Тактики для сложных доменных сценариев
– «Цепочка рассуждений» для бизнес-логики как у доменного эксперта
– Few-shot примеры как Пользовательские Истории для обучения агента
– Шаблон для описания Few-shot примеров вход-выход
– Техники калибровки уверенности и указания на недостаток данных
– Добавление Few-shot примеров и цепочек рассуждений в промпт
— Тестирование и эволюция промптов
– Метрики качества стабильность точность соответствие домену
– Составление тест-кейсов для проверки границ и качества
– Чек-лист для ревью промпта с доменным экспертом
– Версионирование и отслеживание изменений промптов
– Ревью промпта другой команды и планирование улучшений
— Итоги и дальнейшие шаги
– Качество промпта равно качеству модели домена
– Ревизия существующих промптов по предложенным шаблонам
– Воркшоп с экспертами для выявления Единого Языка
– Внедрение практики ревью промптов в процесс разработки
– Ответы на вопросы участников
Что получат участники
- Набор шаблонов для описания Единого Языка и Ограниченного Контекста
- Готовые чек-листы для тестирования и ревью промптов
- Рабочий пример промпта для учебного кейса в качестве образца
- Понимание связи ясности бизнес-терминологии и качества работы с AI