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: harness-engineering
Інженерія 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 читанняНагий агент: що ламається, коли модель не захищена.
Створіть той самий незахищений туристичний агент у Claude Agent SDK та LangChain Deep Agents, а потім спостерігайте, як три збої покажуть, які засоби керування відсутні.
9 хв читанняІнженерія кріплень: середовище, яке робить агентів ШІ надійними.
Інженерія інфраструктури — це середовище навколо AI-агентів: шість компонентів, три основи, як цей термін став популярним у 2026 році, та дев’ять принципів для впровадження.
6 хв читанняХарнес — це продукт: практичний посібник з використання харнесів у агентському ШІ.
Дізнайтеся, що таке агентський харнес та складаються з яких семи елементів — від інструментів та контексту до правил та механізмів оцінки, а також про підагентів, способи збоїв та корисні фреймворки.
14 хв читанняШтучний інтелект-агент дорівнює штучному інтелект-моделі плюс кріплення: що робить кріплення та чому.
Агент — це модель плюс кріплення. Дізнайтеся, як кріплення додають інструменти, пам’ять, цикли та захисні механізми, у чому різниця між агентами з відкритим кодом та без нього, і чому важливі оцінки.
10 хв читанняHarness, Loop та Graph: три вкладені шари системи кодуючого агента
Симптом несправності вказує на шар, який потрібно виправити. Як взаємодіють Harness, Loop та Graph, де допомагає багатоагентна система, що не можуть гарантувати адверсарські перевірки, та перелік перевірок.
15 хв читанняІнженерія запиту, контексту, керування та циклу: чотири шари штучного інтелекту-агента
Інжиніринг запитів та інжиніринг контексту охоплюють два з чотирьох рівнів. Що контролюють інжиніринг керування та інжиніринг циклів, приклад триажу в GitHub та порядок збірки.
12 хв читанняЧому штучні інтелектуальні агенти зазнають невдач у практичному використанні: пояснення інженерії кріплень.
Агенти досягають 70% ефективності, коли проблема полягає у системі навколо моделі. Розгляд запиту, контексту та інженерії кріплень, шести рівнів кріплень та розділення на генератор та оцінювач.
8 хв читанняІнженерія керування: середовище виконання, яке перетворює LLM на агента
Що насправді змушує агента для програмування працювати: цикл, механізм відправки інструментів, який витримує некоректні виклики, та функції надання/запиту/відмови дозволів, показані приблизно 600 рядками простого Python.
13 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.