Блог
Проектирование, внедрение, evals, запуск, наблюдаемость и повседневная эксплуатация production agent systems.
22 статьи
Проектирование жизненного цикла контекста ИИ-агента во время выполнения: инструкции, поиск данных, результаты инструментов, история, память, сжатие, ответственность, сроки хранения и оценка.
Сравните MCP, A2A и прямые API по назначению, обнаружению возможностей, авторизации, долгим задачам, сбоям и границе ответственности каждого варианта.
Модель измерения ROI AI agent: baselines, сторона costs с LLM usage и временем review, метрики pilot и правила решения expand-or-kill.
Где failed AI agent projects реально теряют деньги: инциденты, rework, CRM pollution, security debt, недоверие в организации - и как предотвращать или восстанавливать.
26 августа 2026 OpenAI отключает /v1/assistants, /v1/threads и /v1/runs. Что упадёт, почему это не замена endpoint'ов и как за 1-2 недели переехать на Responses API.
Политика логирования production AI-агентов: минимальная схема событий, redaction, retention, маппинг на OTel и планка восстанавливаемости инцидента.
Как вводить агентов командам: ownership, training, policies, transparency и handling «the agent is wrong».
Соберите golden set, оценивайте tools и policy, задайте pass bar и прогоните adversarial-тесты до production. Универсальный acceptance harness для бизнес-агентов.
Как повторять tool calls агента без двойных email, двойных списаний или дублей в CRM.
Как выбирать модели для операционных агентов и держать бюджет: маршрутизация, кэш, лимиты и запасные варианты.
Начните с одного tool-using агента. Multi-agent добавляйте только при реальном разделении ролей, прав или параллельной работы - таблица решений, чеклист и trade-off по стоимости.
Сравните прямые API, OpenAI Agents SDK, LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, n8n и MCP по контролю, сохраняемому состоянию, наблюдаемости и соответствию команде.
Когда агенту нужен поиск по базе, как резать и цитировать источники, что класть в память и как обновлять правила.
Как безопасно выкатывать агентов: тихие предсказания, доля трафика, версии инструкций и откат.
Считайте prompts и tool schemas как code: review, version, canary, rollback и release notes для operators.
Как агентствам оркестрировать ИИ-агентов для клиентской поставки без лишнего «мульти-агентного театра».
Недельный аудит разбора процессов, чтобы решить, где место агентам, до того как вы начнёте собирать.
Практический шаблон для scope AI agent pilot: workflow, tools, gates, acceptance test, exclusions и owners.
Практический подход к embedding агентов в Gmail, CRM, docs и chat - вместо нового портала в день один.
Практический метод mapping процессов для production-агентов: шаги, tools, цена ошибки и где человек остаётся в контроле.
Практические операционные показатели для агентных систем: время цикла, ошибки, переделки, отказы на точках контроля - а не пустые баллы «внедрения ИИ».
Режимы отказа production AI-агентов, с которыми сталкиваются операторы: неверное использование tools, устаревший контекст, отсутствие gates, тихая деградация. Контроли проектирования и детекция - с первоисточниками.