Як заповідав класик — «жить нада інтересно». Особливо в інтересні часи. Особливо коли ШІ безпардонно увірвався до нашої затишної бульбашки й почав погрожувати, що забере в нас роботу. Але якщо не можеш здолати — очолюй. Тож я вирішив першим добровільно віддати йому свою роботу. Ну як віддати — передати звання React-абізяни. Але в процесі так захопився, що незчувся, як створив цілу зграю різноманітних абізян із (майже) чіткими ролями, (майже) визначеними обовʼязками й обмеженнями, здатних (майже) одним порухом вирішувати мої задачі. Про це я й хочу розповісти: як із бажання змусити LLM писати рутинний код зʼявилася ціла команда спеціалізованих агентів, як я будував свій agent harness у Claude Code, що виходило, що не виходило і які обхідні шляхи довелося вигадувати. І, зрештою, чого дресирування ШІ-мавп навчило мене про моделі й промпти, та чому "ну будь лаааасочка" в промпті не гарантуватиме вам хорошого результату.

Опис доповіді: - Передумови впровадження. Чому ми вирішили додати асистента до звичного пошуку. - Ринкові тренди. Як розвивається Agentic Commerce і чому це важливо зараз. - Реалізація. Як ми технічно будували та впроваджували AI-агента в структуру Prom. - МВП та результати експерименту. Що показали перші тести та як користувачі взаємодіяли з асистентом. - Ключові інсайти та висновки. Головні думки, які ми винесли під час розробки та запуску. - Що робимо далі. Плани щодо розвитку AI-інструментів на маркетплейсі.

В рамках цієї доповіді ми піднімемо декілька важливих тем: - А чи дійсно код такий важливий актив бізнесу? І якщо ні, то чому розробникам все ще платять. - Як саме Node.js розробнику підняти свою ефективність використовуючи “неідеальний” AI на базі GPT-4 для виконання своїх задач. І ми не про “напиши доку на цей код”. - І хто такі промп-інженери, та чому через них тебе можуть звільнити вже за рік?