Что на самом деле нужно для запуска ИИ-агента в продакшене

Я взял агента поддержки, выполняющего одну задачу (чтение заявки, поиск в руководствах по устранению неполадок, запрос к журналам, написание сводки инцидента), и развернул его на платформе Gemini Enterprise Agent Platform в Google Cloud, чтобы исправить все четыре ошибки. Включая специально созданную мной ошибку, чтобы показать, почему одна оценка скрывает наиболее опасный класс ошибок при получении данных. 📦 ПОЛНЫЙ ПРОЕКТ НА GITHUB: структура агента, оценки, конфигурация развертывания, настройка реестра. Клонируйте и создайте то же самое самостоятельно: Платформа агентов (при поддержке Google): https://fandf.co/4x7Xued Репозиторий GitHub: https://fandf.co/4x3woEU Разделы: 00:00 Использование агента против развертывания агента 01:30 Что такое Gemini Enterprise Agent Platform 02:52 Создание агента поддержки с помощью Agents CLI 04:23 Ошибка, которую я специально подбросил 05:33 Исправление и повторный запуск оценок 06:17 Развертывание в среде выполнения агентов 07:02 Проблема 1 и 2: нет идентификации, нет журнала аудита 08:10 Проблема 3: внедрение запроса через заявку в службу поддержки 08:59 Проблема 4: нет памяти между сессиями 📚 Связанные ресурсы: → Курс по проектированию систем: https://academy.bytemonk.io/courses → Блог ByteMonk: https://blog.bytemonk.io/ → LinkedIn:   / bytemonk   → Github: https://github.com/bytemonk-academy Вопрос по проектированию системы:    • System Design Questions   LLM:    • LLM   Микросервисы    • Microservices   #AIAgents #PromptInjection #GoogleCloud #AgenticAI