Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Оригинальные материалы о React, Node.js, TypeScript и AI — из той же практики, что и наше операторское ПО. Текст статей на английском.
Тег: LLM
Продакшн-харнес для Claude Code: шесть слоев от Slack до объединенного MR
Как шестислойный харнес превращает тикеты Slack в объединенный код: прием событий, циклы агентов с контролем доступа, устойчивое состояние, самовосстановление, возможности мониторинга и управление оператором.
42 мин чтенияПятьдесят лет исследований в области поиска информации, скрытых внутри вашей системы RAG.
Разбиение текста на фрагменты, гибридный поиск, HyDE, переранжирование и оценка — все эти методы имеют предшественников, существующих уже десятилетиями в области поиска информации. Обзор исследований и их ограничений.
17 мин чтенияСокращение затрат на токены агентов: кэширование, маршрутизация и поддержание чистоты контекста.
Сократите расходы агентов LLM благодаря кэшированию промптов и семантического контента, отложенной загрузке инструментов, маршрутизации и каскадной обработке моделей, использованию субагентов, а также простым мерам по поддержанию чистоты контекста.
16 мин чтенияОсновы ИИ-агентов: цель, проектирование запросов и выбор модели
Как заложить основу для создания производственного ИИ-агента: определить цель и показатели успеха, составить запросы с целями и ограничениями, а затем выбрать подходящую модель.
21 мин чтенияПрактическое применение инжиниринга контекста: исследовательский агент с использованием Claude Agent SDK
Создайте исследовательского агента на Python с использованием Claude Agent SDK, применив шаблоны записи, выбора, компрессии и изоляции, затем сравните его с простым базовым вариантом в проведенных тестах.
20 мин чтенияЧто обнаруживает агент для сравнения моделей: изменения стиля перекрывают незначительные корректировки.
Агент для обнаружения отклонений от модели проверил процесс тонкой настройки LoRA в финансовой сфере: 82% примеров выявили изменения в длине и структуре, в то время как запланированное изменение логики осталось незамеченным.
15 мин чтенияАгенты Harness, Loop и Graph: три уровня, лежащих в основе надежных ИИ-агентов
Почему ненадежные агенты обычно не учитывают один важный элемент: каркас вокруг модели, цикл, основанный на доказательствах, и явная структура графа, включая шаблоны кода и чек-лист для отладки.
15 мин чтенияТри причины сбоев в производственных системах RAG: фрагментированный контекст, дрейф и неправильное использование.
Три причины неудач работы систем RAG в производственных условиях: фрагментированный контекст из-за разбиения на чанки, ухудшение качества по мере расширения базы знаний и неправильное использование системы несмотря на эффективный поиск информации, а также способы устранения этих проблем на уровне слоев.
11 мин чтенияПересоздание агента в стиле Claude Code с использованием LangChain Deep Agents
Как работает система агента для программирования: от основного цикла до инструментов, планирования, памяти, подагентов и проверок в изолированной среде, пошагово пересозданная с использованием DeepAgents.
16 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.