Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: Observability
Впровадження агентів у продакшн за допомогою сервісу Foundry Agent Service та фреймворку Agent Framework
Як агент підготовки до продажів переходить від локального коду до розгортання в хмарі з обмеженим доступом, контролем ідентичності та моніторингом, яке публікується в Microsoft 365 та ґрунтується на даних бізнесу.
11 хв читанняІнженерія керування агентами: стан, перевірка та контроль навколо моделі
Перегляд роботи агентів у продакшені в реальному часі: чому запити та контекст недостатні, і як стабільний стан, забезпечення виконання, перевірка та спостережуваність заповнюють цю прогалину.
13 хв читанняАрхітектура ШІ для виробничих агентів: способи збоїв та контрольні шари
Посібник з архітектури шар за шаром для систем виробничих агентів: способи збоїв, захисні механізми, оцінки, можливості спостереження, контроль витрат, принцип нульової довіри та управління.
12 хв читанняКоли панель керування показує зелений статус, а агент робить помилку: відстеження стану
Панель керування має зелений колір, і агент помиляється: проблеми приховуються у стані, який передається між коректними кроками. Які записи трекінгу, маршрутизації та оцінок необхідно фіксувати.
12 хв читанняSpring AI в корпоративному середовищі: агент підтримки з інструментами, RAG та оглядом
Spring AI для асистента з триажу інцидентів: запити як контракти, структурований вихід, виклик інструментів, відкриття MCP, Qdrant RAG, відстеження та обмежені цикли агента.
13 хв читанняАгенти самовдосконалення: зцілення, навчання та контрольовані зміни
Агенти, які самовдосконалюються, без ризиків: автоматичне відновлення під час роботи, навчання під час кількох запусків, а також зміни, які впроваджуються лише після оцінки та тестування, у LangGraph.
15 хв читанняЖурнали аудиту AI-агентів потребують 12 полів: що фіксують LangChain, CrewAI та ще чотири інструменти.
Статичний підрахунок шести фреймворків агентів — від LangChain та CrewAI до OpenAI Agents SDK — у порівнянні з проектом журналу аудиту з 12 полями: середній рівень охоплення становить 5 з 12.
10 хв читанняХто оцінює оцінювача? Перевірка наборів інструментів для оцінки агентів перед тим, як їм довіряти.
Хто перевіряє набір тестів оцінки? Схильність суддів, оцінювання лише за результатом, приватні моди збоїв та приховані витрати можуть змусити оцінки ШІ брехати. Перевірка самого набору тестів.
7 хв читанняЧому продакшн-агенти ШІ потребують більшого, ніж просто хороший запит.
Агентам штучного інтелекту для виробництва потрібно більше, ніж просто хороший запит: контекст, інструменти, пам’ять, механізми обробки помилок, можливість спостереження, тестування та автономність, що відповідають реальному ризику.
7 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.