Інтернет Агентів: створення відкритої та сумісної екосистеми агентного штучного інтелекту

В процесі того, як штучний інтелект еволюціонує від ізольованих, розміщених на хостингу моделей до мереж спеціалізованих агентів, що працюють разом, сумісність стає ключовим викликом. Під час цієї сесії будуть обговорені виклики, що стоять перед мультиагентними додатками, представлена нова архітектура Інтернету Агентів, та набір технологій, які визначатимуть майбутнє масштабних агентських додатків штучного інтелекту.

Олексій Бесараб

Технічний директор, Cisco Україна

LoRA vs RAG: драма штучного інтелекту

TBC

Анастасія Дейнеко

AI/ML Architect, OX Company

Від парного програмування до багатoагентних команд: переосмислення співпраці у SDLC

Розробка програмного забезпечення завжди ґрунтувалась на людській співпраці — парне програмування, agile-команди, код-рев’ю. Але що відбувається, коли до складу команди входять автономні AI-агенти? У цій сесії ми розглянемо нові моделі багатoагентної співпраці в SDLC, їхні переваги та ризики, а також практичні кейси.

Ірина Ковальчук

Program Manager, SoftServe

TBC

Олександр Кондуфоров

Engineering Manager, Grammarly

Autogen Framework як основа SDLC платформи: досвід та особливості використання

Автономні агенти мають широкі можливості для швидкого підлаштування під різні завдання, самоаналізу та корекції, а також для розширення системи новими інтеграціями та функціональністю. Одним із ключових факторів, які визначають кінцеві можливості системи, складність її підтримки та масштабування, є вибір агентного фреймворку.
‍
У цій доповіді я розповім про досвід використання Autogen Framework від Microsoft у реальній платформі, що застосовує GenAI-агентів для спрощення та прискорення типових завдань у SDLC. Ми розглянемо, чому саме Autogen було обрано як основу платформи, які основні вимоги висувалися до агентного фреймворку, та наскільки ці вимоги були реалізовані — як у теорії, так і на практиці.

Андрій Барсуков

Software Architect,
Capgemini Engineering Eastern Europe GEC

TBC

Денис Суділковський

Chief Brand and Business Officer, ЛУН

2026: Один день з життя AI-Native Team

Доповідь пропонує погляд у майбутнє на те, як інженерні команди працюватимуть, коли штучний інтелект стане не просто додатком, а основним рушієм продуктивності, креативності та командної структури. Презентація охоплює практичний шлях — від перших кроків із AI-інструментами до створення агентних команд, базуючись на мультигалузевому досвіді EPAM та еволюції платформи AI/Run. У фокусі — перехід до T-shaped AI-first спеціалістів, реальні виклики трансформації процесів і культури, а також ключові метрики та ефективні механізми зворотного зв’язку. Сесія містить практичні інсайти та досвід реальних трансформацій, а також огляд трендів, які формуватимуть AI-нативні організації до 2026 року.

Вадим Власенко

AI Director, EPAM Україна

Дизайн людино-агентної взаємодії

Ми звикли говорити про те, як побудувати AI-систему і наскільки добре вона виконує задачу. Але справжнє питання — як AI змінює саму взаємодію людини з комп’ютером і як системи, які ми створюємо, будуть інтегровані в повсякдення людей.

Марія Гірна

AI Research Lead, MacPaw

Як ШІ змінює процеси у продуктових IT-командах: реальні приклади автоматизацій

Сергій Капранов

СEO, Spirio by SKELAR

Дмитро Софина

CEO & Co-founder,R&D Center WINSTARS.AI

Дмитро Лукашов

Applied Scientist, SQUAD

Модератор

Павло Лисий

Senior Machine Learning Engineer,
Universe Group

TBC

Андрій Бродецький

Investment Associate, Horizon Capital