Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET
22.7K subscribers
2.36K photos
38 videos
85 files
4.54K links
Все самое полезное для C#-разработчика в одном канале.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/b60af5a4

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5c81cdc130259d5b7fead
Download Telegram
🤩 ТОП-9 популярных AI-агентов для разработки

ИИ-агенты перестали быть экспериментом и превратились в полноценный инструмент для разработчиков. Они пишут код, проверяют ошибки, помогают с архитектурой и ускоряют рутинные задачи.

К 2025 году сформировался список решений, которые стали самыми востребованными в работе программистов. Одни берут скоростью, другие — точностью, третьи — умением интегрироваться в экосистему команды.

➡️ Выбрать своего агента

🐸 Библиотека шарписта
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🥱4
👀 DI без хаоса

Dependency Injection в .NET быстро превращает Program.cs в кашу. В видео показывают, как вынести DI в расширения, структурировать код и упростить регистрацию сервисов с помощью Scrutor.

➡️ Смотреть видео

🐸 Библиотека шарписта

#sharp_view
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍9👏2
📎 Microsoft Agent Framework

Microsoft представила Agent Framework — открытый движок для разработки приложений, где разные ИИ-агенты могут общаться, договариваться и работать вместе.

Agent Framework опирается на открытые стандарты. Он поддерживает протоколы вроде MCP и A2A. Для тех, кто работает в экосистеме .NET и C#, это шанс строить надёжные агентные системы, которые можно интегрировать с корпоративными приложениями и сервисами.

Выглядит как попытка закрыть разрыв между локальными экспериментами и продакшеном.

➡️ Блог разработчиков

🐸 Библиотека шарписта

#async_news
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5
👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят!

Уже 3 октября стартует второй поток нашего нового курса «AI-агенты для DS-специалистов».

Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи.

На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.

🎓 В рамках курса вы научитесь:

1️⃣ адаптировать LLM под разные предметные области и данные
2️⃣ собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
3️⃣ строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой

Научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.

🗓️ Завтра первый вебинар, успевайте залететь в ряды ИИ-первопроходцев 👈🏻