Внедрение ИИ-агентов в бизнес-процессы
Находим процессы, где агенты дают измеримый эффект, проектируем систему агентов и встраиваем её в работу компании.
Арсен Ибрагимов - в пятёрке лучших в дисциплине Coding мирового турнира по созданию ИИ-агентов Agenthon 2026 (NeurIPS 2026), предварительный этап, 10.10.2026.
Agenthon 2026 · NeurIPS 2026
Арсен Ибрагимов - в пятёрке лучших в дисциплине Coding на предварительном этапе, 10.10.2026.
Финал проходит на закрытых задачах, итоги объявят организаторы.
В дисциплине Coding ИИ-агент решает задачи количественных финансов, решения проверяются автоматически.
Среди соперников, оставшихся позади на предварительном этапе, - руководитель инженерной команды Google с PhD, в прошлом Apple и IBM Research.
Агента для турнира Арсен Ибрагимов спроектировал и построил вместе со своей системой ИИ-агентов.
Организаторы - Society of Quantitative Analysts (SQA) и CEWIT, Stony Brook University. Платиновый спонсор - NVIDIA.
Источники: NeurIPS 2026: 16 соревнований · Google Scholar Metrics
Труды NeurIPS - на седьмом месте среди научных изданий мира всех дисциплин по индексу цитируемости Google Scholar, рядом с Nature, Science и The Lancet.
Основатель
Основатель «Формула AI» Lab. Москва.
По образованию я финансист и экономист, по роду занятий - инженер ИИ-агентов. На Agenthon 2026 эти две области сошлись: в моей дисциплине ИИ-агент решает задачи количественных финансов. Агента я спроектировал и построил вместе со своей системой ИИ-агентов и на предварительном этапе вошёл в пятёрку лучших в дисциплине Coding.
Лаборатория занимается одним вопросом: как сделать так, чтобы ИИ-агенты надёжно выполняли реальную работу - в компаниях, в науке, в управлении. Мой ответ записан в её названии.
Арсен Ибрагимов
Метод
В основе лаборатории - собственная система специализированных ИИ-агентов. Одни агенты проектируют и создают других, другие проверяют результат и ищут ошибки. Человек задаёт цель, принимает решения и отвечает за итог.
Направления
Находим процессы, где агенты дают измеримый эффект, проектируем систему агентов и встраиваем её в работу компании.
Многоагентные системы, где десятки специализированных агентов работают как одна команда: планируют, исполняют и проверяют друг друга.
Цифровые продукты, в которые ИИ встроен с первого дня, - от замысла до запуска.
Интерактивные модели, на которых гипотезу или управленческое решение можно проверить до того, как в него вложены ресурсы.