Агентний AI у продакшені: практичний гайд

Автономні агенти — найвибагливіше навантаження, яке більшість інженерних команд коли-небудь запускали. На відміну від класичної ML-моделі, агент ухвалює ланцюжок рішень, кожне з яких примножує невизначеність попереднього. Це змінює підхід до проєктування, тестування та експлуатації таких систем.

У наших проєктах команди, які досягають успіху, ставляться до оцінювання як до частини продукту: кожна дія агента логуються, оцінюється та потрапляє в регресійний набір. Команди, яким важко, сприймають оцінювання як пункт у чек-лісті перед запуском.

Цей гайд узагальнює операційні патерни, які ми використовуємо в клієнтських програмах: обмежена автономія, шляхи ескалації до людини, стелі вартості на задачу та стек спостережуваності, що робить усе це придатним до налагодження.