Практика Shadowing: Introducing the Agents API - Изучайте разговорный английский по видео
Выберите режим практики
Каждый режим открывает полноэкранную комнату практики.
25 предложений
Если предложения слишком короткие или длинные, нажмите Edit, чтобы их изменить.
1
Getting a long-running agent into production takes a lot of work, even with a capable model.
Вывод долгоживущего агента в продакшен требует огромной работы, даже если используется мощная модель.
2
You need to connect tools, track progress, manage context, and secure and maintain the infrastructure around it.
Вам нужно подключать инструменты, отслеживать прогресс, управлять контекстом, а также обеспечивать безопасность и поддерживать связанную с этим инфраструктуру.
3
Today, we're launching the Agents API to handle that infrastructure for you.
4
The Agents API brings a hosted version of the Codex Harness to your applications.
5
OpenAI handles orchestration, sessions, and context management so that you can stay focused on building.
6
Let's look at an example.
7
Suppose we want to build an agent that helps investigate incidents in our production stack.
8
It would need access to observability data and recent code changes, along with our team's instructions for how to handle an outage.
9
We can connect all of our necessary tools through MCPs and give the agent our investigation runbook via a skill.
10
You control the agent's execution environment and the tools it has access to.
11
That includes connecting a sandbox, whether it's through through OpenAI, a third party provider, or using your own infrastructure.
12
In a situation like this, we'd also be working through a ton of logs, likely more than we could fit in the model's context window.
13
With programmatic tool calling, the agent can process those logs and filter the results in code,
14
meaning fewer tokens spent passing around raw data and more spent on the information the agent needs.
15
For the largest tasks, independent work can be delegated via multi-agent orchestration.
16
In this case, we might want one sub-agent to examine recent changes, another to check telemetry, and then have the lead agent unify their findings.
17
But even in a single agent session, long-running context windows still work really well with compaction.
18
It gives the model a summary of all prior work completed so the agent can continue its investigation.
19
Once the work is complete, the findings should be served as a report that the on-call team can review, a likely root cause, the supporting evidence,
20
and suggested next steps bundled into a single shareable file.
21
And there we have it.
22
With the agents API, we were able to drive an entire workflow without building or maintaining any of our own agent infrastructure.
23
Infrastructure that will continue to get better alongside new models and new capabilities.
24
We're excited to bring you an ever-improving harness behind one API.
25
Happy building.
Скачать приложение
Всё для свободной речи
ИИ-оценка произношенияОценка каждой фразы
Практика IPAОсвойте каждый звук
СловарьСоберите свой словарный запас
Игра со словамиУчитесь играя
Тот же канал
B24
Introducing GPT-Image-2.5 in the API
Daily ConversationWorking Adults
B21
Introducing GPT-6 Astra for developers
Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
B21
Introducing GPT-6 Astra: the most intelligent and aligned model in the world.
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
B14
Introducing dots, always-on agents built to handle everything.
Business EnglishWorking Adults
C13
Reimagining IT with ChatGPT
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
B2Using Voice in ChatGPT Work
Business EnglishWorking Adults
FOR YOU
Рекомендуемое видео
C18
24 предложений
Introducing Automations: always-on coding agents
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
143 предложений
MCP vs API: The protocol every developer needs to know
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C15
222 предложений
The Multi-Agent Architecture That Actually Ships — Luke Alvoeiro, Factory
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
309 предложений
Claude Code: The Advanced Guide (99% of Devs Skip These Features)
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C16
10 предложений
What's new in Google Cloud in less than 1 minute
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
141 предложений
How AI is Changing Data Scientist's Workflow
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C111
98 предложений
What are AI Agents?
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C12
338 предложений
I Wrapped an API Into a Real SaaS (full build / step-by-step)
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C19
47 предложений
The most interesting "hack" in history...
American AccentBusiness EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C12
144 предложений
WWDC26: Run local agentic AI on the Mac using MLX | Apple
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C12
68 предложений
Prompt engineering - Introduction
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
Лексика и советы по произношению к этому уроку
Этот урок разговорной практики уровня C1 построен на видео «Introducing the Agents API». Чаще всего повторяются слова: agent, infrastructure, Api, tool, context. В этом видео 25 предложений и 392 слов для шедоуинга. Речь длится 2:17. Говорящий говорит в естественном темпе, около 172 слов в минуту, близком к повседневной речи. Только 81% слов входят в 3000 самых частых слов английского языка, поэтому лексика сложная.
Ключевая лексика этого видео
Самые сложные слова из видео (12), с произношением и значением:
| Слово | Произношение | Значение |
|---|---|---|
| orchestration существительное | оркестро́вка | |
| harness глагол | /ˈhɑɹ.nəs/ | запряга́ть |
| observability существительное | наблюдаемость | |
| outage существительное | /ˈaʊ.tɪd͡ʒ/ | ава́рия |
| sandbox существительное | /ˈsæn(d).bɑks/ | песо́чница |
| telemetry существительное | /tɪˈlɛm.ɪ.tɹi/ | телеметрия |
| workflow существительное | /ˈwɝkfloʊ/ | пото́к рабо́т, воркфлоу |
| delegate существительное | /ˈdɛlɪɡət/ | делега́т, делега́тка |
| token существительное | /ˈtoʊkən/ | знак, си́мвол |
| bundle существительное | /ˈbʌn.dl̩/ | свя́зка, пучо́к |
| stack существительное | /stæk/ | сто́пка, ки́па |
| capability существительное | /ˌkeɪ.pəˈbɪl.ɪ.ti/ | спосо́бность |
Произношение, на которое стоит обратить внимание
Говорящий использует 3 сокращённых и редуцированных форм, например we're, we'd. Произносите их коротко, так, как слышите.
- Звуки «sh» и «zh»: compaction /kəmˈpækʃən/, shareable /ˈʃɛəɹ.ə.bəl/
- Длинные слова — следите за ударением: programmatic /ˌpɹəʊ.ɡɹəˈmæt.ɪk/, telemetry /tɪˈlɛm.ɪ.tɹi/, capability /ˌkeɪ.pəˈbɪl.ɪ.ti/
Как заниматься с этим видео
- Прослушайте всё видео один раз молча и выпишите незнакомые слова.
- Начните со скорости 0,75×, повторяйте предложение за предложением и вернитесь к обычной скорости, когда станет легко.
- Запишите себя и сравните с оригиналом, обращая внимание на такие слова, как orchestration, harness, observability.
Что такое техника Shadowing?
Shadowing — это научно обоснованная техника изучения языка, изначально разработанная для подготовки профессиональных переводчиков и популяризированная полиглотом доктором Александром Аргуэльесом. Метод прост, но эффективен: вы слушаете аудио на английском от носителей языка и немедленно повторяете вслух — как тень, следующая за говорящим с задержкой в 1–2 секунды. В отличие от пассивного прослушивания или грамматических упражнений, Shadowing заставляет мозг и мышцы рта одновременно обрабатывать и воспроизводить реальные речевые паттерны. Исследования показывают, что это значительно улучшает точность произношения, интонацию, ритм, связную речь, понимание на слух и беглость речи — что делает его одним из самых эффективных методов для подготовки к IELTS Speaking и реального общения на английском.