Блог
Определения, границы и базовые принципы, чтобы понять, что такое продакшен-агенты и где они подходят.
9 статей
Сравнение генеративных систем создания контента с агентными системами действий и разбор того, как должны измениться инструменты, права доступа, память, оценка и человеческий контроль.
Что такое production AI agent, чем он отличается от demo и chatbot, пять свойств production, wrapper-архитектура, failure modes и реальные примеры workflow.
Восемь стоп-условий для AI agents: когда процесс, данные, владение или объём делают agent неверным инструментом. Что использовать вместо, когда пересмотреть решение и как research фиксирует риски production-провалов.
Понятная taxonomy для buyers: chatbot, copilot, RPA и production AI-агенты - что каждый может и не может брать на себя.
Когда хватает Zapier, Make или n8n, когда platform Agents - это всё ещё автоматизация с LLM-шагами, и когда нужны production-системы агентов с gates, evals и владельцем.
Чем продукты «агент в центре» отличаются от чата, прикрученного к старому интерфейсу - и что проектировать в первую очередь.
Чёткое сравнение demo AI-агента и production-системы: tools, permissions, gates, evaluation, обработка сбоев и buyer-тест, на котором проваливаются вендоры.
Простое определение production AI-агентов для бизнес-команд: инструменты, точки согласования, ответственность и измерение - не демо.
Founder FAQ перед AI-агентами: что automate, что нет, cost, risk, team impact и first pilot choice.