manifoldai 11 сентября лонгрид 1

Искусственный интеллект, работающий на вашем ноутбуке, — это не готовая к использованию система. В этом видео подробно рассматривается инженерный слой, который должен существовать вокруг модели, прежде чем вы почувствуете себя комфортно, используя агента, на которого полагаются реальные клиенты — то, что в отрасли стали называть «инженерной основой» агента, и практика его целенаправленного проектирования: инженерное проектирование инженерной основы. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📄 БЕСПЛАТНО — Схема инженерной основы производственного агента Одностраничный справочник по архитектуре: десять слоев вокруг модели, а также контрольный список готовности к производству, который необходимо проверить перед запуском агента. Предназначен для печати и для хранения рядом с вами во время проектирования. → https://tools.nachiketh.com/free-reso... 💬 Выходите за рамки демонстраций ИИ. Создайте готовую к производству систему агентного ИИ. За восемь недель вы создадите одну систему агентного ИИ, работающую в производственной среде, слой за слоем, затем усовершенствуете её, проведёте проверку и защитите архитектуру так, как это должен делать опытный инженер. → https://learn.manifoldailearning.com/... 💬 БЕСПЛАТНО — Присоединяйтесь к сообществу Manifold AI Learning Инженеры, работающие над одними и теми же проблемами производственного ИИ. Спрашивайте, спорьте, делитесь тем, что сломалось. → https://community.nachiketh.in ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ЧТО РАССМАТРИВАЕТ ЭТО ВИДЕО Мы рассмотрим одну реалистичную корпоративную систему — агента по разрешению проблем в B2B SaaS-сервисе. Платформа для выставления счетов, позволяющая выдавать кредиты, изменять права доступа и открывать инженерные заявки, а также развивать производственную инфраструктуру вокруг нее. Десять уровней, организованных в виде трех вопросов, которые вы действительно можете задать на этапе анализа проекта: что видит агент, что он может делать и как вы можете обеспечить его честность. 01 Инструкции и политики — и почему правило, существующее только в подсказке, является рекомендацией 02 Контекстная инженерия — почему RAG является одним из источников контекста, а не его синонимом 03 Состояние и память — четыре разных понятия, которые люди называют «памятью» 04 Время выполнения агента — устойчивое выполнение, контрольные точки, возобновление и бюджеты итераций 05 Инструменты, MCP и шлюз инструментов — контракты, тайм-ауты, автоматические выключатели, идемпотентность 06 Идентификация и разрешения — под чьей личностью на самом деле аутентифицирован ваш агент 07 Защитные механизмы и безопасность — внедрение подсказок, смертельная триада, чрезмерное вмешательство, и где действительно должно быть одобрение человека 08 Оценка — наборы возможностей против наборов регрессионного тестирования и оценка того, что агент произвел, а не того, что он заявил 09 Наблюдаемость — диапазоны агента и инструмента, повторные попытки, токены и стоимость результата 10 Надежность и восстановление — резервные варианты, очереди, обратное давление, недоставленные письма, SLO AgentOps — управление версиями запросов, инструментов, индексов и закрепленных моделей, а также их откат Мы также уделяем время различию, которое вызывает наибольшую путаницу на этапах анализа проекта: проектирование жгутов проводов и проектирование надежности во многом пересекаются, но это не одно и то же вопрос. Одно — это то, что вы создаете. Другое — это то, что вы измеряете. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ДЛЯ КОГО ЭТО Программистов, бэкенд-разработчиков, фулстек-разработчиков, инженеров по данным, машинному обучению и платформенных инженеров, архитекторов и руководителей инженерных групп, которые уже создали работающего агента и теперь нуждаются в новом, который бы им подошел Будьте готовы к тому, что вас могут вызвать. Если вы годами работали с API, распределенными системами, очередями, повторными попытками, идемпотентностью, аутентификацией, наблюдаемостью и CI/CD, многое из этого покажется вам знакомым. В этом и суть. Фреймворк-независимый по своей сути. LangGraph, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Temporal, MCP, Langfuse, LangSmith и OpenTelemetry — примеры того, где они полезны, но инструменты в этой области обновляются каждые несколько месяцев, а принципы производственной архитектуры переживают это. Я Начикет, основатель Manifold AI Learning. Я помогаю опытным специалистам в области технологий выйти за рамки демонстраций ИИ и создавать готовые к производству системы ИИ, не теряя при этом ценности своего существующего опыта. #AgenticAI #AIEngineering #SystemDesign #MCP #LLMOps