Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Materiały o React, Node.js, TypeScript i AI. Przetłumaczony tekst jest pokazany, gdy istnieje. Jeśli nie, widać tekst angielski i dopisek o tym.
Tag: Observability
Wprowadzanie agentów do środowiska produkcyjnego za pomocą usługi Foundry Agent Service oraz frameworku Agent Framework
Jak agent przygotowujący sprzedaż przechodzi od lokalnego kodu do wdrożenia hostowanego, z ograniczeniami związanymi z tożsamością, w środowisku izolowanym i monitorowanym, publikowanego w Microsoft 365 i opartego na danych biznesowych.
11 min czytaniaInżynieria narzędzi dla agentów: stan, weryfikacja i kontrola wokół modelu
Widok w czasie rzeczywistym agentów produkcyjnych: dlaczego prośby i kontekst nie wystarczają, oraz jak trwały stan, egzekwowanie, weryfikacja i obserwowalność zamierzają tę lukę.
13 min czytaniaArchitektura sztucznej inteligencji dla agentów produkcyjnych: tryby awarii i warstwy kontroli
Przewodnik po architekturze warstwowej dla systemów agentów produkcyjnych: tryby awarii, zasady bezpieczeństwa, metody oceny, możliwości obserwacji, kontrola kosztów, zasada zerowego zaufania oraz zarządzanie.
12 min czytaniaGdy panel sterowania pokazuje zielony kolor, a agent się myli: śledzenie stanu
Panel sterowania ma kolor zielony, a agent się myli: błędy ukrywają się w stanie przekazywanym pomiędzy prawidłowo działającymi etapami. Jakie zapisy śledzenia, routingu oraz ocen muszą być rejestrowane.
12 min czytaniaSpring AI w przedsiębiorstwie: Agent obsługi klienta z narzędziami, RAG i mechanizmem przeglądania
Spring AI jako asystent do triażu incydentów: prompty jako umowy, ustrukturyzowany wynik, wywoływanie narzędzi, odkrywanie MCP, Qdrant RAG, śledzenie oraz ograniczone pętle agentów.
13 min czytaniaAgenci samodoskonalący się: leczenie, uczenie się i kontrolowane zmiany
Agenty samodoskonalące się bez zagrożeń: samoregeneracja w trakcie działania, uczenie się podczas kolejnych wykonywań oraz zmiany wprowadzane wyłącznie po ocenach i testach kanaryjskich, w LangGraph.
15 min czytaniaŁogi audytu agentów AI wymagają 12 pól: co rejestrują LangChain, CrewAI oraz cztery inne narzędzia.
Statyczna liczba sześciu frameworki agentów, od LangChain i CrewAI po OpenAI Agents SDK, w porównaniu z projektem ścieżki audytowej składającej się z 12 pól: średnia stopa pokrycia wynosi 5 z 12.
10 min czytaniaKto ocenia oceniającego? Weryfikacja zestawów do oceny agentów przed zaufaniem im.
Kto weryfikuje zestaw testów oceniających? Odchylenia sędziów, ocenianie wyłącznie na podstawie wyników, prywatne tryby awarii oraz ukryte koszty mogą sprawić, że oceny modeli językowych będą nieprawdziwe. Kontrole przeprowadzane są na samym zestawie testów.
7 min czytaniaDlaczego agenci AI w produkcji potrzebują czegoś więcej niż tylko dobrego promptu.
Agence sztucznej inteligencji do produkcji potrzebują czegoś więcej niż tylko dobrego promptu: kontekstu, narzędzi, pamięci, mechanizmów radzenia sobie z błędami, możliwości obserwacji, testowania oraz autonomii dostosowanej do rzeczywistego ryzyka.
7 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.