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: enterprise
Внедрение агентов в производственную среду с помощью сервиса Foundry Agent Service и фреймворка Agent Framework
Как агент по подготовке к продажам переходит от локального кода к развертыванию в облаке с ограничениями по идентификаторам, в изолированной среде и под наблюдением, публикуемому в Microsoft 365 и основанному на бизнес-данных.
11 мин чтенияАгент или рабочий процесс? Разделение рассуждений и выполнения в корпоративном ИИ
Используйте агентов для определения намерений и поиска информации, а детерминистические рабочие процессы — для обработки транзакций: как RAG, LangGraph, MCP, механизмы утверждения и SQS входят в состав более безопасной архитектуры.
7 мин чтенияКто несет ответственность за ИИ-агента в вашей компании: шесть обязанностей и те, кто за них отвечает.
Кто в вашей компании управляет ИИ-агентом? Рассматриваются вопросы, связанные с отсутствием положений по агентам в документе SR 26-2, шестью ответственными должностями, способами назначения сотрудников из существующих команд и повседневным управлением.
16 мин чтенияMCP для начинающих: создание сервера и клиента, а затем их внедрение в корпоративные системы.
MCP для начинающих: задача N x M, основные идеи в простых словах, сервер и клиент для службы поддержки на TypeScript в Node.js, а также переход к безопасной развертке через HTTP.
14 мин чтенияMicrosoft Foundry преобразует вызовы API моделей в управляемые операции ИИ.
Microsoft Foundry превращает единичные запросы к API моделей в управляемые операции: каталоги моделей, агенты, RBAC, отслеживание, возможности наблюдаемости и оценки — всё в одном месте.
7 мин чтенияГибридный поиск для корпоративных RAG: одного плотного подхода недостаточно
Точные идентификаторы и редкие коды нарушают структуру эмбеддингов. Для корпоративных систем RAG необходим поисковый хибрид, при котором алгоритмы BM25 и плотный поиск работают параллельно и объединяются, чтобы обрабатывать реальное разнообразие запросов.
11 мин чтенияSemantic Kernel, LangChain, LangGraph, AutoGen: выбор по ограничениям, а не из-за моды
Сравнение Semantic Kernel, LangChain, LangGraph и AutoGen для корпоративного использования в области цифровых трансформаций, языков, агентов, оркестрации, технологий RAG и безопасности с учётом реальных ограничений.
13 мин чтенияПочему для Enterprise RAG необходим гибридный поиск, а не только векторы
Эмбеддинги упускают идентификаторы счетов-фактур и коды ошибок. Для корпоративных решений типа RAG требуется гибридный поиск: использование алгоритма BM25 в сочетании с плотным поиском с объединением рангов помогает преодолеть проблему отсутствия идентификаторов.
5 мин чтенияКак выбрать библиотеку JavaScript для корпоративных приложений в 2026 году
Практический чек-лист для выбора платформы на JavaScript — требования, компоненты, архитектура данных, доступность, инструменты, тестирование и прототипы — с Ext JS в качестве примера для корпоративных проектов.
5 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.