ბლოგი
დიზაინი, იმპლემენტაცია, evals, გაშვება, დაკვირვებადობა და ყოველდღიური ოპერაციები production agent სისტემებისთვის.
20 სტატია
Measurement მოდელი AI agent ROI-სთვის: baseline-ები, ხარჯების მხარე LLM usage-ითა და review დროით, pilot მეტრიკები და expand-or-kill გადაწყვეტილების წესები.
სად კარგავს რეალურად ფულს ჩავარდნილი AI agent პროექტები: incidents, rework, CRM pollution, security debt, ორგანიზაციული უნდობლობა - და როგორ ავიცილოთ ან აღვადგინოთ.
2026 წლის 26 აგვისტოს OpenAI თიშავს /v1/assistants, /v1/threads და /v1/runs endpoint-ებს. რა ჩავარდება, რატომ არ არის ეს endpoint-ის შეცვლა და როგორ გადავიდეთ Responses API-ზე 1-2 კვირაში.
Production logging-ის პოლიტიკა AI აგენტებისთვის: მინიმალური event schema, redaction, retention, OTel mapping და ინციდენტის აღდგენადობის ზღვარი.
როგორ შემოიტანოთ აგენტები გუნდებში: ownership, training, policies, transparency და “აგენტი ცდება”-ს დამუშავება.
ააწყვეთ golden set, შეაფასეთ tools და policy, დააყენეთ pass bar და გაუშვით adversarial ტესტები production-მდე. Stack-აგნოსტიკური acceptance harness ბიზნეს-აგენტებისთვის.
როგორ retry-ოთ agent tool calls double emails-ის, double charges-ის ან duplicate CRM records-ის გარეშე.
როგორ აირჩიოთ models ops აგენტებისთვის და გააკონტროლოთ spend: routing, caching, budgets და fallbacks.
დაიწყეთ ერთი tool-using აგენტით. Multi-agent დაამატეთ მხოლოდ რეალური როლების, უფლებების ან პარალელური გაყოფისთვის, რომელთაც ფლობთ - decision table, ჩეკლისტი და cost trade-off-ები.
LangChain, CrewAI, AutoGen, n8n და hosted assistant APIs - როდის გაჩქარებენ და როდის ამატებენ glue risk-ს.
როდის სჭირდება აგენტებს RAG, როგორ chunk-ოთ და cite-ოთ sources, რა შეინახოთ memory-ში და როგორ შეინარჩუნოთ policies fresh.
როგორ rollout-ოთ აგენტები უსაფრთხოდ: shadow predictions, canary percentages, prompt versioning და rollback.
მოექეცით ინსტრუქციებსა და ხელსაწყოების სქემებს როგორც კოდს: მიმოხილვა, ვერსია, ნაწილობრივი გამოშვება, უკან დაბრუნება.
როგორ უნდა მოაწყონ სააგენტოებმა AI აგენტების ორკესტრაცია კლიენტის მიწოდებისთვის ზედმეტი მულტი-აგენტური თეატრის გარეშე.
ერთკვირიანი პროცესების კვლევის აუდიტი, რომ გადაწყვიტოთ, სად უნდა იყვნენ აგენტები, სანამ ააშენებთ.
პრაქტიკული template AI agent pilot-ის scope-ისთვის: workflow, tools, gates, acceptance test, exclusions და owners.
პრაქტიკული მიდგომა აგენტების ჩასაგებად Gmail-ში, CRM-ში, docs-სა და chat-ში - ახალი პლატფორმის day one იძულების გარეშე.
პრაქტიკული workflow-mapping მეთოდი production აგენტებისთვის: ნაბიჯები, tools, failure cost და სად რჩება ადამიანი კონტროლში.
პრაქტიკული ოპერაციული მაჩვენებლები აგენტური სისტემებისთვის: ციკლის დრო, შეცდომები, ხელახალი სამუშაო, კონტროლის წერტილების უარყოფები - და არა ცარიელი «AI adoption» ქულები.
საბრძოლო AI აგენტების მარცხის რეჟიმები, რომლებსაც ოპერატორები რეალურად ხვდებიან: tool-ის არასწორი გამოყენება, მოძველებული კონტექსტი, კონტროლის წერტილების არარსებობა, ჩუმი დეგრადაცია. დიზაინის კონტროლები და აღმოჩენა - პირველადი წყაროებით.