Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Материалы о React, Node.js, TypeScript и AI. Переведённый текст показывается, если он есть. Если нет — вы видите английский текст и пометку об этом.
Тег: agent-architecture
Agent Frameworks Reason, Temporal Survives: Устойчивая выполнение для агентов
LangGraph, CrewAI и AutoGen координируют вызовы больших языковых моделей, но не предотвращают сбои или длительные ожидания в течение недели. Как функция устойчивой выполнения Temporal заполняет этот пробел и когда она становится избыточной.
11 мин чтенияПочему агентам с долгосрочными целями нужен Harness: как глубокие агенты управляют состоянием и контекстом.
Почему агентам с длинным горизонтом времени нужен хомут: как LangChain Deep Agents борется с разрушением контекста с помощью четырех основополагающих элементов, промежуточного слоя, бэкендов файловой системы и изолированных подагентов.
12 мин чтенияХарнес, луп и граф: три вложенных слоя системы кодирующего агента
Симптомы сбоя указывают на слой, который необходимо отремонтировать. Как взаимодействуют харнес, луп и граф, где полезен мультиагент, что не могут гарантировать адверсарные проверки, и чек-лист.
15 мин чтенияСоздание ИИ-агента с нуля на Python: цикл GAME шаг за шагом
Создайте рабочего агента для вызова инструментов на чистом Python с механизмами целей, действий, памяти и окружения, затем добавьте реестр инструментов, скрытую инъекцию зависимостей и типизированный вывод.
19 мин чтенияДесять популярных репозиториев из списка GitHub Trending раскрывают стек технологий, лежащий в основе функций агентов.
Снимок страницы GitHub Trending от 9 августа 2026 года показывает, что навыки являются лишь одним из элементов. Остальное составляют идентичность, устойчивое состояние, данные домена и интерфейсы выполнения.
7 мин чтенияМногопроцессорные системы представляют собой системы с бэкендом, содержащим недетерминистичные компоненты.
Системы производства с несколькими агентами поощряют определённые практики: контракты на каждой границе, промпты в качестве конфигурации, строгий лимит контекста, одна роль на агента, попытки повтора.
9 мин чтенияПочему большинство ИИ-агентов погибают после одной сессии, а те, что работают долго, выживают
Ограничения контекста, отсутствие информации о состоянии и слабые механизмы самопроверки уничтожают большинство агентов. Необходимо изучить механизмы контрольных точек, памяти, оценки и утверждения, которые позволяют агентам работать длительное время.
7 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.