ბლოგი
დიზაინი, იმპლემენტაცია, evals, გაშვება, დაკვირვებადობა და ყოველდღიური ოპერაციები production agent სისტემებისთვის.
22 სტატია
დააპროექტეთ AI აგენტის მუშაობის დროის კონტექსტის სიცოცხლის ციკლი: ინსტრუქციები, მოძიება, ხელსაწყოს შედეგები, ისტორია, მეხსიერება, შეკუმშვა, მფლობელები, ვადები და შეფასება.
შეადარეთ MCP, A2A და პირდაპირი API დანიშნულებით, შესაძლებლობების აღმოჩენით, ავტორიზაციით, ხანგრძლივი სამუშაოთი, მარცხის რეჟიმებით და იმ საზღვრით, რომელიც თითოეულმა უნდა დაიკავოს.
Measurement მოდელი AI agent ROI-სთვის: baseline-ები, ხარჯების მხარე LLM usage-ითა და review დროით, pilot მეტრიკები და expand-or-kill გადაწყვეტილების წესები.
სად კარგავს რეალურად ფულს ჩავარდნილი AI agent პროექტები: incidents, rework, CRM pollution, security debt, ორგანიზაციული უნდობლობა - და როგორ ავიცილოთ ან აღვადგინოთ.
2026 წლის 26 აგვისტოს OpenAI თიშავს /v1/assistants, /v1/threads და /v1/runs endpoint-ებს. რა ჩავარდება, რატომ არ არის ეს endpoint-ის შეცვლა და როგორ გადავიდეთ Responses API-ზე 1-2 კვირაში.
Production logging-ის პოლიტიკა AI აგენტებისთვის: მინიმალური event schema, redaction, retention, OTel mapping და ინციდენტის აღდგენადობის ზღვარი.
როგორ შემოიტანოთ აგენტები გუნდებში: ownership, training, policies, transparency და “აგენტი ცდება”-ს დამუშავება.
ააწყვეთ golden set, შეაფასეთ tools და policy, დააყენეთ pass bar და გაუშვით adversarial ტესტები production-მდე. Stack-აგნოსტიკური acceptance harness ბიზნეს-აგენტებისთვის.
როგორ retry-ოთ agent tool calls double emails-ის, double charges-ის ან duplicate CRM records-ის გარეშე.
როგორ აირჩიოთ models ops აგენტებისთვის და გააკონტროლოთ spend: routing, caching, budgets და fallbacks.
დაიწყეთ ერთი tool-using აგენტით. Multi-agent დაამატეთ მხოლოდ რეალური როლების, უფლებების ან პარალელური გაყოფისთვის, რომელთაც ფლობთ - decision table, ჩეკლისტი და cost trade-off-ები.
შეადარეთ პირდაპირი API-ები, OpenAI Agents SDK, LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, n8n და MCP კონტროლის, მდგრადობის, დაკვირვებადობისა და გუნდის შესაბამისობის მიხედვით.
როდის სჭირდება აგენტებს RAG, როგორ chunk-ოთ და cite-ოთ sources, რა შეინახოთ memory-ში და როგორ შეინარჩუნოთ policies fresh.
როგორ rollout-ოთ აგენტები უსაფრთხოდ: shadow predictions, canary percentages, prompt versioning და rollback.
მოექეცით ინსტრუქციებსა და ხელსაწყოების სქემებს როგორც კოდს: მიმოხილვა, ვერსია, ნაწილობრივი გამოშვება, უკან დაბრუნება.
როგორ უნდა მოაწყონ სააგენტოებმა AI აგენტების ორკესტრაცია კლიენტის მიწოდებისთვის ზედმეტი მულტი-აგენტური თეატრის გარეშე.
ერთკვირიანი პროცესების კვლევის აუდიტი, რომ გადაწყვიტოთ, სად უნდა იყვნენ აგენტები, სანამ ააშენებთ.
პრაქტიკული template AI agent pilot-ის scope-ისთვის: workflow, tools, gates, acceptance test, exclusions და owners.
პრაქტიკული მიდგომა აგენტების ჩასაგებად Gmail-ში, CRM-ში, docs-სა და chat-ში - ახალი პლატფორმის day one იძულების გარეშე.
პრაქტიკული workflow-mapping მეთოდი production აგენტებისთვის: ნაბიჯები, tools, failure cost და სად რჩება ადამიანი კონტროლში.
პრაქტიკული ოპერაციული მაჩვენებლები აგენტური სისტემებისთვის: ციკლის დრო, შეცდომები, ხელახალი სამუშაო, კონტროლის წერტილების უარყოფები - და არა ცარიელი «AI adoption» ქულები.
საბრძოლო AI აგენტების მარცხის რეჟიმები, რომლებსაც ოპერატორები რეალურად ხვდებიან: tool-ის არასწორი გამოყენება, მოძველებული კონტექსტი, კონტროლის წერტილების არარსებობა, ჩუმი დეგრადაცია. დიზაინის კონტროლები და აღმოჩენა - პირველადი წყაროებით.