В 2026 работодатель оценивает не столько ваш стек, сколько риски: окупитесь ли вы за полгода, не уйдёте ли через год, не станете ли “лишним колесом” для команды. В статье разбираем, как убедить компанию, что вы — правильная инвестиция и вас точно нужно взять на работу.

Представьте, что вам не нужно вручную копировать данные из таблиц в чат или пересказывать боту содержание своих документов. Вместо этого вы просто пишете: «Проверь отчеты в папке и выпиши главное». И агент сам открывает нужные файлы, анализирует их и выдает результат. Поделюсь подробной инструкцией по сборке подобного инструмента.

Если вы читаете эту статью, значит, уже понимаете, зачем нужны автотесты и какое место они занимают в разработке LLM-ассистентов и агентов. В таких проектах тестирование важнее, чем в классической разработке: детерминированных ответов нет, а специфические задачи есть — сбор бенчмарков, сравнение сгенерированных ответов с эталонными.

Мы обучили наш ИИ распознавать более 5000 шаблонов документов. Узнайте, в каких сценариях сегодня применяется наша технология.