Բլոգ
Դիզայն, իրականացում, evals, թողարկում, դիտարկելիություն և day-two operations production agent համակարգերի համար։
22 հոդված
Նախագծեք AI գործակալի կատարման միջավայրի համատեքստի կյանքի ցիկլը` հրահանգների, որոնմամբ բեռնված գիտելիքի, գործիքների արդյունքների, պատմության, հիշողության, սեղմման, պատասխանատուների, ժամկետի և գնահատման շուրջ։
Համեմատեք MCP-ը, A2A-ն և ուղիղ API-ները ըստ նպատակի, հայտնաբերման, թույլտվության, երկարատև աշխատանքի, ձախողման ձևերի և այն սահմանի, որի համար յուրաքանչյուրը պետք է պատասխանատու լինի։
Չափման մոդել AI agent ROI-ի համար. baseline-ներ, ծախսային կողմ LLM usage-ով և review ժամանակով, pilot մետրիկաներ և expand-or-kill որոշման կանոններ։
Որտեղ են ձախողված AI agent նախագծերն իրականում գումար արյունահոսում. ինցիդենտներ, rework, CRM pollution, security պարտք, կազմակերպական անվստահություն, և ինչպես կանխել կամ վերականգնել։
2026-ի օգոստոսի 26-ին OpenAI-ն անջատում է /v1/assistants, /v1/threads և /v1/runs endpoint-ները։ Ինչ կընկնի, ինչու սա endpoint-ի փոխարինում չէ, և ինչպես 1-2 շաբաթում անցնել Responses API-ի։
Production logging քաղաքականություն AI գործակալների համար. նվազագույն event schema, redaction, retention, OTel mapping և միջադեպի վերակառուցելիության շեմը։
Ինչպես introduce անել agents teams-ին. ownership, training, policies, transparency և «agent-ը սխալ է»-ի handling։
Կառուցեք golden set, գնահատեք tool-երի ճշգրտությունն ու policy-ն, սահմանեք pass bar և գործարկեք adversarial թեստեր production-ից առաջ. Stack-agnostic acceptance harness բիզնես agents-ի համար.
Ինչպես վերափորձել գործակալի գործողությունները առանց կրկնակի նամակների, կրկնակի վճարումների կամ CRM կրկնօրինակների։
Ինչպես ընտրել մոդելներ օպերացիոն գործակալների համար և պահել բյուջեն. երթուղավորում, քեշ, սահմաններ և պահուստային տարբերակներ։
Սկսեք մեկ tool-օգտագործող agent-ով։ Multi-agent ավելացրեք միայն իրական դերի, իրավասության կամ զուգահեռ բաժանումների համար, որոնք կարող եք տիրապետել - որոշման աղյուսակ, checklist և արժեքի փոխզիջումներ։
Համեմատեք ուղիղ մոդելի API-ները, OpenAI Agents SDK-ն, LangChain-ը, LangGraph-ը, CrewAI-ն, AutoGen-ը, n8n-ը և MCP-ն ըստ վերահսկման, դիմացկուն վիճակի, դիտարկելիության և թիմային համապատասխանության։
Երբ է գործակալին պետք բազայի որոնում, ինչպես կտրել և մեջբերել աղբյուրները, ինչ պահել հիշողությունում և ինչպես թարմացնել կանոնները։
Ինչպես անվտանգ թողարկել գործակալներ. լուռ կանխատեսումներ, երթևեկության մասնաբաժին, հրահանգների տարբերակներ և հետշրջում։
Վերաբերվեք հրահանգներին և գործիքների սխեմաներին ինչպես կոդին. վերանայում, տարբերակ, մասնակի թողարկում, հետշրջում։
Ինչպես գործակալությունները պետք է նվագախմբավորեն AI գործակալներին հաճախորդի մատակարարման համար՝ առանց ավելորդ բազմագործակալային թատրոնի.
Մեկշաբաթյա գործընթացների ուսումնասիրության աուդիտ՝ որոշելու, թե որտեղ են տեղը գործակալներին, նախքան կառուցելը.
Գործնական ձևանմուշ AI գործակալի փորձնական գործարկումը սահմանելու համար. աշխատանքային հոսք, գործիքներ, վերահսկման կետեր, ընդունման թեստ, բացառումներ և սեփականատերեր.
Գործնական մոտեցում գործակալներին Gmail, CRM, docs և chat-ում ներդնելու համար - առանց day one-ից նոր platform պարտադրելու։
Գործնական workflow-mapping մեթոդ production գործակալների համար. քայլեր, tools, failure cost և որտեղ human-ները մնում են վերահսկողության տակ։
Գործնական գործառնական ցուցանիշներ գործակալային համակարգերի համար. ցիկլի ժամանակ, սխալներ, վերամշակում, մարդու վերահսկման կետերի մերժումներ - ոչ թե դատարկ «AI adoption» միավորներ.
Մարտական AI գործակալների ձախողման ռեժիմներ, որոնց իրականում հանդիպում են օպերատորները. սխալ tool գրառումներ, հնացած համատեքստ, բացակա վերահսկման կետեր, լուռ որակի անկում. նախագծման վերահսկումներ և հայտնաբերում - առաջնային աղբյուրներով.