home.social

#agentic_workflows — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #agentic_workflows, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Каким будет AI Engineer через 2 года? Мы обновили магистратуру, вот почему это было неизбежно

    Привет, меня зовут Дмитрий Ботов. Я руковожу AI Talent Hub, магистратурой по искусственному интеллекту в ИТМО, которую мы четыре года назад создавали как гибкую проектную среду без единой траектории для всех. За это время рынок изменился быстрее, чем образовательные стандарты и названия профессий . ML Engineer долго был нашей главной ставкой, но сегодня компаниям всё чаще нужны специалисты, которые умеют не только работать с моделями, но и встраивать ИИ в продукты, процессы и бизнес. В статье расскажу, что происходит с привычными ролями, какие профессии выходят на первый план, что на это влияет и почему мы уже сейчас обновили карту ролей в магистратуре , чтобы готовить магистрантов к рынку 2028 года.

    habr.com/ru/articles/1059798/

    #искусственный_интеллект #AI_Engineer #AI_Product_Engineer #Forward_Deployed_Engineer #ML_Engineer #карьера_в_IT #профессии_будущего #агентные_системы #agentic_workflows #образование_в_IT

  2. Каким будет AI Engineer через 2 года? Мы обновили магистратуру, вот почему это было неизбежно

    Привет, меня зовут Дмитрий Ботов. Я руковожу AI Talent Hub, магистратурой по искусственному интеллекту в ИТМО, которую мы четыре года назад создавали как гибкую проектную среду без единой траектории для всех. За это время рынок изменился быстрее, чем образовательные стандарты и названия профессий . ML Engineer долго был нашей главной ставкой, но сегодня компаниям всё чаще нужны специалисты, которые умеют не только работать с моделями, но и встраивать ИИ в продукты, процессы и бизнес. В статье расскажу, что происходит с привычными ролями, какие профессии выходят на первый план, что на это влияет и почему мы уже сейчас обновили карту ролей в магистратуре , чтобы готовить магистрантов к рынку 2028 года.

    habr.com/ru/articles/1059798/

    #искусственный_интеллект #AI_Engineer #AI_Product_Engineer #Forward_Deployed_Engineer #ML_Engineer #карьера_в_IT #профессии_будущего #агентные_системы #agentic_workflows #образование_в_IT

  3. Каким будет AI Engineer через 2 года? Мы обновили магистратуру, вот почему это было неизбежно

    Привет, меня зовут Дмитрий Ботов. Я руковожу AI Talent Hub, магистратурой по искусственному интеллекту в ИТМО, которую мы четыре года назад создавали как гибкую проектную среду без единой траектории для всех. За это время рынок изменился быстрее, чем образовательные стандарты и названия профессий . ML Engineer долго был нашей главной ставкой, но сегодня компаниям всё чаще нужны специалисты, которые умеют не только работать с моделями, но и встраивать ИИ в продукты, процессы и бизнес. В статье расскажу, что происходит с привычными ролями, какие профессии выходят на первый план, что на это влияет и почему мы уже сейчас обновили карту ролей в магистратуре , чтобы готовить магистрантов к рынку 2028 года.

    habr.com/ru/articles/1059798/

    #искусственный_интеллект #AI_Engineer #AI_Product_Engineer #Forward_Deployed_Engineer #ML_Engineer #карьера_в_IT #профессии_будущего #агентные_системы #agentic_workflows #образование_в_IT

  4. Open Source-джентльмены 2026: Обзор самых ярких GitHub-проектов, определивших начало года

    2025 год стал переломным для open-source-сообщества. Согласно ежегодной статистике GitHub, количество публичных репозиториев перевалило за 395 миллионов, а аудитория платформы выросла до 180 миллионов разработчиков. Но главная интрига развернулась на пьедестале языков программирования: TypeScript впервые сместил Python и JavaScript , став самым быстрорастущим языком с годовым приростом в 1 миллион новых разработчиков. Мы вступили в 2026 год, и тренд на «агентность» и «интеграцию с ИИ» перестал быть просто хайпом. Теперь это архитектурный стандарт. В этой статье я собрал проекты, которые буквально «взорвали» GitHub в конце 2025 и начале 2026 года. Это не просто игрушки, а реальные инструменты, меняющие ландшафт разработки.

    habr.com/ru/articles/1003526/

    #GitHub_2026 #open_source #AI #Python_libraries #agentic_workflows #vibe_coding #GitHub_Spark #PydanticAI #Smolagents #MarkItDown

  5. Open Source-джентльмены 2026: Обзор самых ярких GitHub-проектов, определивших начало года

    2025 год стал переломным для open-source-сообщества. Согласно ежегодной статистике GitHub, количество публичных репозиториев перевалило за 395 миллионов, а аудитория платформы выросла до 180 миллионов разработчиков. Но главная интрига развернулась на пьедестале языков программирования: TypeScript впервые сместил Python и JavaScript , став самым быстрорастущим языком с годовым приростом в 1 миллион новых разработчиков. Мы вступили в 2026 год, и тренд на «агентность» и «интеграцию с ИИ» перестал быть просто хайпом. Теперь это архитектурный стандарт. В этой статье я собрал проекты, которые буквально «взорвали» GitHub в конце 2025 и начале 2026 года. Это не просто игрушки, а реальные инструменты, меняющие ландшафт разработки.

    habr.com/ru/articles/1003526/

    #GitHub_2026 #open_source #AI #Python_libraries #agentic_workflows #vibe_coding #GitHub_Spark #PydanticAI #Smolagents #MarkItDown

  6. Open Source-джентльмены 2026: Обзор самых ярких GitHub-проектов, определивших начало года

    2025 год стал переломным для open-source-сообщества. Согласно ежегодной статистике GitHub, количество публичных репозиториев перевалило за 395 миллионов, а аудитория платформы выросла до 180 миллионов разработчиков. Но главная интрига развернулась на пьедестале языков программирования: TypeScript впервые сместил Python и JavaScript , став самым быстрорастущим языком с годовым приростом в 1 миллион новых разработчиков. Мы вступили в 2026 год, и тренд на «агентность» и «интеграцию с ИИ» перестал быть просто хайпом. Теперь это архитектурный стандарт. В этой статье я собрал проекты, которые буквально «взорвали» GitHub в конце 2025 и начале 2026 года. Это не просто игрушки, а реальные инструменты, меняющие ландшафт разработки.

    habr.com/ru/articles/1003526/

    #GitHub_2026 #open_source #AI #Python_libraries #agentic_workflows #vibe_coding #GitHub_Spark #PydanticAI #Smolagents #MarkItDown

  7. 🛠️ Tool
    ===================

    Executive summary: Elastic Security positions hypothesis-driven threat hunting as a first-class workflow by unifying telemetry across clusters and pairing that visibility with analytics, knowledge-grounded AI, and agentic alert triage.

    Key capabilities:
    • A knowledge-grounded AI Assistant (RAG) that formulates validated ES|QL queries from Elastic Security Labs research and other configured knowledge sources.
    • Agentic workflows that triage alerts, drive investigation steps, and recommend remediation actions based on correlated signals.
    • Cross-cluster search and visualizations that remove data silos and enable expressive queries across distributed environments.
    • Entity analytics to correlate users, hosts, and services, assign risk scores, and surface anomalies.
    • Built-in machine learning and anomaly detection to surface deviations from baseline behavior and expose unknown threats.

    Technical implementation (conceptual):
    • The platform ingests diverse telemetry and indexes it for fast retrieval; ES|QL provides an expressive query layer for hunting and pivots.
    • RAG integration lets the AI Assistant retrieve Elastic Security Labs content and other trusted sources, grounding generated hunting queries in documented TTPs.
    • Agentic automation orchestrates alert triage by chaining detections, entity risk, and ML anomalies into prioritized workflows for analysts.

    Use cases:
    • Rapid validation of emerging threats (example: TOLLBOOTH research) by converting public TTPs into targeted hunts.
    • Investigation of Living Off the Land Binaries (LOLBins) with cross-source correlation and entity enrichment.
    • Scaling hunting coverage across multiple clusters without manual data stitching.

    Limitations and considerations:
    • Effectiveness depends on telemetry coverage and the quality of configured knowledge sources for RAG.
    • Automated query generation requires review to avoid false positives from overly broad searches.

    References and tags:
    • Elastic Security Labs research cited as the primary knowledge source for examples.

    🔹 ElasticSecurity #ESQL #RAG #agentic_workflows #tool

    🔗 Source: elastic.co/security-labs/proac