В 2026 году AiConf делает шаг от разговоров об AI к его практическому применению: ключевым элементом программы станет «стрим развития» — формат, где участники не слушают, а вместе решают реальные задачи. Это серия интерактивных треков, в которых за время конференции можно разобрать проблему, протестировать подходы и уйти с конкретным планом действий.
Привет, Хабр! Есть такое ощущение, что сейчас ИИ везде. Он пишет код, водит грузовики, торгует на бирже, даже планирует военные операции. Искусственный интеллект изменил и продолжает трансформировать привычную для нас реальность. Новостей и теоретической информации о возможностях AI предостаточно. И кажется, будто мы уже пресытились лекциями, вебинарами и докладами на эту тему.
Поэтому в 2026 году AiConf пройдёт в формате «конференция развития». Это значит больше интерактивных форматов и нетворкинга, чтобы участники были не пассивными слушателями, а активными создателями решений, знаний, новых контактов и инсайтов.
В этому году мы собрали программу вокруг ключевых вызовов AI-команд. И раскрыли их с практической точки зрения в отдельном блоке программы, который назвали «стримом развития». Этот интерактивный формат нацелен решить конкретную проблему, чтобы участники после конференции имели список рабочих идей и план действий.
Всего в рамках конференции будет 4 таких стримов:
Мультиагентные системы.
Аргументация технологических решений бизнесу.
Научный стрим
Датасеты: от legacy-свалки до работающей модели.
Также будет несколько интереснейших материалов в категории «Вне стрима». Давайте подробнее разберём, что будет внутри каждого направления конференции.
Мультиагентные системы
Этот стрим развития посвящён промышленной разработке мультиагентных систем. Мы разберём полный цикл — от проектирования архитектуры до мониторинга и масштабирования в production.
В рамках стрима эксперты проведут мастер-класс и воркшоп, а также прочитают доклад.
«Собираем реал-тайм ИИ-агента для SIP/VoIP за 2 часа — от транка до живого звонка». Вместе с Кириллом Кухарёвым участники разберут существующие технологии для создания VoIP с ИИ; создадут своего ИИ-агента для обработки звонков: от SIP-транка до живого диалога с эмпатичными ответами, а также рассмотрят варианты оптимизации, observability звонков, ускорения обработки и масштабирования решения.
На воркшопе под названием «Смотри, как думает агент: Observability AI-агентов с Langfuse» Филипп Бочаров и Дмитрий Лобан помогут понять, правильно ли отвечает ваш агент, где и почему он «галлюцинирует» и во сколько реально обходится его использование. Эксперты расскажут про Langfuse — opensource -инструмент наблюдаемости для AI-приложений и покажут, как организовать централизованный мониторинг ИИ-агентов. На мастер-классе участники научатся трассировать вызовы LLM, собирать метрики, оценивать качество ответов и выполнять диагностику агентов так же, как и обычных сервисов и приложений.
Доклад Ильи Жбанова и Михаила Дремина «От рутины к автономии: AI-помощник для управления облачной инфраструктурой» посвящён разбору агентной системы «Гига-помощник», которая позволяет пользователям развёртывать облачную инфраструктуру. Авторы покажут честный срез в формате «было/стало» за полгода жизни проекта в продакшене.
Аргументация технологических решений бизнесу
Этот стрим развития посвящён практическому развитию навыка, который определяет успех проектов: убедительное обоснование технологических решений для бизнеса. Осваивать методологии и инструменты предлагаем на практике:
Дмитрий Антипов проведёт групповую работу по теме «AI для бизнеса без иллюзий. Откровенный разговор о том, как продавать, защищать и выращивать AI-продукты в реальном бизнесе». Участники, распределённые по тематическим ролям, разработают и протестируют стратегии убеждения в условиях, имитирующих реальные обсуждения. Самые харизматичные представят свои решения всей аудитории.
Следом Катя Ольхова организует панельную дискуссию «От хайпа к прибыли: как встроить ИИ в продукт, чтобы это работало». Будем говорить жёстко и по делу: где заканчивается мода и начинается настоящая пользовательская ценность, почему AI-проекты ломаются уже на старте, когда стоит брать готовое решение, а когда без собственной модели не обойтись, кто отвечает за ошибки ИИ в проде и можно ли всерьёз считать AI-агентов следующим этапом продуктовой эволюции.
Кроме практических форматов, в этом стриме будут результаты опроса о внедрении ИИ. Участники конференции узнают, кто уже внедрил AI, сколько моделей развёрнуто и насколько им доверяют.
Научный стрим
Разработка AI-систем находится на переднем крае computer science. В нашей области умение следить за научными новостями, вовремя пробовать идеи на практике и получать обратную связь в том числе от научного сообщества важнее, чем в любой другой. Мы предложим набор практических советов по анализу научных статей и по оформлению собственных материалов на ведущие научные конференции.
Как раз об этом расскажет Александр Панов в докладе «Жизнь научной статьи по ИИ: от идеи до A*». Обсудим рабочий процесс создания статьи в области искусственного интеллекта от генерации идеи, через процесс написания текста и подачи на конференции, до продвижения своей работы в сообществе. Отдельно обсудим использованием современных LLM инструментов автоматизации научного процесса.
Андрей Гетманов прочитает доклад «Как мы разработали и внедрили систему проверки кода в научных статьях и дипломных работах». Он и его коллеги сделали систему для проверки соответствия между статьёй и кодом к ней и внедрили эту систему в пайплайн проверки учебных работ.
Датасеты: от legacy-свалки до работающей модели
Вы столкнулись с «наследством»: разрозненные данные на физических носителях, дубли, синонимы и отсутствие структуры? Или вам нужен миллион изображений для обучения модели? Мы подготовили практическое руководство по превращению хаоса в качественный датасет.
На воркшопе «Собираем датасет для ml в 2026-м году», который проведёт Всеволод Мещеряков, участники освоят автоматизацию разметки данных с помощью LLM и потренируются в распределении задач разметки между людьми и моделями.
Во время серии блиц-докладов «Калейдоскоп данных» можно будет услышать короткие, яркие и очень разные истории про то, как можно улучшать датасеты и выжимать из данных максимум.
Вишенкой этого стрима станет доклад Дарьи Шатько «Как мы внедрили LLM-судей в автоматизациях клиентского сервиса: подход, грабли, уроки». Разберём, какие критерии реально работают для оценки чат-ботов и GPT-ассистентов, как подбирать промпты для судьи, что стоит и что не стоит показывать судье. Будут практические приёмы, схема пайплайна, а также набор граблей и решений, которые помогли сделать систему стабильной и полезной для продуктовой команды. Также поговорим про best practice и тренды по настройке LLM-судьи.
Интересные доклады вне стримов
Мощная модель — это не только точность, но и цена инфраструктуры. В двух докладах, которые мы выделили ниже, разберём, как считать TCO для AI-проектов и какие технические решения реально экономят средства без потерь в качестве: от выбора железа до low-level оптимизаций.
Александр Рыжов прочитает доклад «Движки инференса LLM в 2026: vLLM, SGLang, NVIDIA Dynamo — как запустить on‑prem прод и не изобрести велосипед». Слушатели узнают о возможностях специализированных движков для инференса моделей и получат практические советы по развёртыванию и обучению LLM.
Доклад Эдгара Сипки Не NVIDIA единой, или как строить архитектуру LLM продукта. Автор постарается ответить на вопрос: «NVIDIA монополист в сфере железа для работы с AI, но, так ли это на самом деле?» И расскажет, какие существуют альтернативы, как они устроены и почему в реальности NVIDIA может стать аутсайдером.
Как заставить LLM отвечать точно и по правилам
Системы на основе машинного обучения могут рассуждать вместо того, чтобы дать однозначный короткий фактографический ответ. LLM пытаются использовать в местах, где нужны короткие однозначные ответы, где ошибки недопустимы, или где ответ должен быть строго регламентирован и структурирован. Оказывается, LLM не вдруг заставишь отвечать по уставу, это часто проблема.
Эту задачу поможет решить доклад Павла Рыкова, одного из авторов и основного разработчика фреймворка SGR «Schema-Guided Reasoning на практике: архитектура и паттерны SGR Agent Core». Спикер покажет, как устроена централизованная настройка через конфиг и как единообразно управлять моделями, промтами, инструментами и окружениями без правок по всему коду. Отдельно будет разбираться OpenAI-совместимый сервер, который позволяет подключать фреймворк как привычный бэкенд для клиентов и быстро встраивать его в существующий стек.
Китай, как флагман ИИ-гонки
Кроме этого, отдельно хочется выделить ещё два доклада вне стримов, которые будут полезны для разработчиков ИИ любого уровня и, возможно, помогут построить карьеру.
Доклад «IT-ландшафт будущего: как китайские tech-гиганты и культура меняют мир». Спикер Максим Цепков расскажет, как устроены китайские ИТ-компании. Из доклада слушатели узнают, какая у них культура, как совмещается свобода и инициатива с организацией команды в военный отряд, как без страхов и пренебрежения интегрировать ИИ в работу и повседневную жизнь, как эпоха перемен воспринимается как возможность, а не проклятие и как государство руководит развитием сектора через координацию, а не директивы.
В докладе «Китайский для AI-ресёрчера и разработчика» Дмитрий Ильин поделится своим опытом изучения китайского технического языка, который помог реализовать несколько проектов в области Computer Vision и LLM с помощью последних OpenSource моделей. Автор порекомендует, как учить язык с нуля, учитывая появившиеся технологии.
Практика вместо хайпа
ИИ уже перестал быть темой для обсуждений «на будущее» — это инструмент, который либо даёт результат, либо нет. Именно поэтому формат конференции тоже меняется: меньше теории, больше работы с реальными задачами, гипотезами и решениями, которые можно унести с собой и применить.
Если вам важно не просто «быть в теме», а действительно понимать, как внедрять AI в продуктах, процессах и бизнесе — ждём вас 20 апреля на AiConf 2026. Будет много практики, живых обсуждений и, возможно, тех самых идей, которые станут точкой роста для вас и вашей команды. Если не сможете приехать — подключайтесь онлайн.
