Почему большинство агентов искусственного интеллекта терпят неудачу в производстве (и как строить те, которые этого не делают)
25 июня 2025 г.Когда я впервые начал строить агенты ИИ, я совершил ту же ошибкуна самом делевыжить в производстве.
Сначала это работало нормально. Прототип выглядел умным, ответил быстро и использовал последние библиотеки с открытым исходным кодом. Но в ту минуту, когда он попал в реальную пользовательскую среду, все развалилось.
Ошибки появились в случаях краев. Агент боролся с надежностью. Ругринг был запоздалой мыслью. И масштабирование? Забудь это. Я понял, что не создал настоящую систему - я создал игрушку.
После нескольких болезненных восстановлений (и более одного выходного дня, потерянного для отладки подсказок о спагетти), я наконец заблокировал надежный подход. 5-ступенчатая дорожная карта, которая переносит вашего агента от ада разработки к масштабируемой, готовой к производству системы.
Являетесь ли вы сольным строителем или развертываете ИИ в масштабе в команде, это подход, который я хотел бы, чтобы кто -то передал мне в первый день.
Оглавление
- Шаг 1: Мастер Python для производства AI
- Шаг 2: Сделайте вашего агента стабильным и надежным
- Шаг 3: иди глубоко на тряпке
- Шаг 4: Определите надежную архитектуру агента
- Шаг 5: Мониторинг, изучение и улучшение производства
Шаг 1: Мастер Python для производства AI
Если вы пропустите фонды, все остальное рушится позже. Прежде чем беспокоиться о агентах или LLM, вам нужно прибить основы Python. Вот что это значит:
- FASTAPI: Так ваш агент разговаривает с миром. Создайте легкие, надежные, масштабируемые конечные точки, которые легко развернуть.
- Асинхронизация программирования: Агенты часто ждут API или баз данных. Async помогает им делать больше, быстрее, не блокируя.
- Пидантика: Данные, входящие в ваш агент, должны быть предсказуемыми и проверенными. Pydantic дает вам схемы, которые предотвращают половину ваших будущих ошибок.
📚 Если эти инструменты новички для вас, без стресса.
Вот несколько отличных ресурсов, которые помогут вам встать на скорость:
- Crash Python Fastapi Crash Course
- Asyncplaming объяснил
- дюймовыйОфициальный учебник FASTAPI
- Пидантический учебник
Пропустите это, и вы застряли, накапливая случайные функции вместе. Прибивайте его, и вы готовы к серьезной работе.
Шаг 2: Сделайте вашего агента стабильным и надежным
На этом этапе ваш агент технически «работает». Но производство не заботится об этом - оно заботится о том, что происходит, когда что -тонеработа.
Вам нужны две вещи здесь:
- Регистрация: Это ваше рентгеновское видение. Когда что -то сломается (и это произойдет), журналы помогут вам точно увидеть, что пошло не так и почему.
- Тестирование: Модульные тесты ловят глупые ошибки, прежде чем они поразили. Интеграционные тесты убедитесь, что ваши инструменты, подсказки и API играют хорошо вместе. Если ваш агент ломается каждый раз, когда вы меняете строку кода, вы никогда не будете самостоятельно отправлять.
Поместите оба на место сейчас или потратьте вдвое больше времени, отмените хаос.
📚 Если вы не уверены, с чего начать, эти гиды помогут:
- Вступление в регистрацию питона
- Как писать модульные тесты на Python
- Интеграция API REST с Python
Шаг 3: иди глубоко на тряпке
Агенты без доступа к надежным знаниям делают чуть больше, чем эхо, изученные шаблоны. Рэг превращает вашего агента во что-то умнее-придавая ему память, факты и реального контекста.
Начните с фондов:
- Понять тряпку: Узнайте, что это такое, почему это важно и как он вписывается в дизайн вашей системы.
- Текстовые встраивания + векторные магазины: Это строительные блоки поиска. Хранить куски знаний и забрать их на основе актуальности.
- PostgreSQL как альтернатива: Для многих вариантов использования вам не нужен причудливый вектор DB-хорошо индексальная настройка Postgres может работать просто отлично.
Как только вы прибили основы, пришло время оптимизировать:
- Стратегии обедания: Smart Chunking означает лучшее поиск. Наивные расщепления убивают производительность.
- Langchain для тряпки: Среда высокого уровня, чтобы склеить все вместе-куски, запросы, LLM и ответы.
- Инструменты оценки: Знайте, являются ли ваши ответы хорошими. Точность и отзыв не являются обязательными в масштабе.
Большинство тревожных агентов здесь терпят неудачу. Не будь одним из них.
📚 Готовы копать глубже?
Эти ресурсы помогут вам:
- Понимание тряпки
- Текст встраивания
- Векторная база данных
- Стратегии обедания
- Тряпка с Лэнгкейном
- Оценка тряпки
- Продвинутая тряпка
Шаг 4: Определите надежную архитектуру агента
Мощный агент - не просто подсказка - это полная система. Чтобы создать тот, который действительно работает в производстве, вам нужна структура, память и управление. Вот как туда добраться:
- Агент фреймворки (Langgraph): Думайте об этом как о мозге вашего агента. Он обрабатывает состояние, переходы, повторения и всю логику, которую вы не хотите, чтобы жесткий код.
- Оперативная инженерия: Чистые инструкции имеют значение. Хорошие подсказки имеют значение между догадками и надежным поведением.👉 Быстрое инженерное руководство
- SQLALCHEMY + ALEMBIC: Вам понадобится реальная база данных - не только для знаний, но и для ведения журнала, памяти и состояния агента. Эти инструменты помогают управлять миграциями, структурой и настойчивостью.👉 Управление базой данных (SQLALCHEMY + ALEMBIC)
Когда они собираются вместе, вы получаете агента, который не простоотвечать- Он думает, отслеживает и улучшается со временем.
Шаг 5: Мониторинг, изучение и улучшение производства
Последний шаг - это тот, который отделяет хобби -проекты от реальных систем: постоянное улучшение.
Как только ваш агент живет, вы не закончили - вы только начинаете.
- Контролировать все: Используйте такие инструменты, как Langfuse, или ваши собственные журналы, чтобы отслеживать, что делает ваш агент, что говорят пользователи и где все сломается.
- Изучить поведение пользователя: Каждое взаимодействие - это обратная связь. Ищите точки трения, путаницу и режимы отказа.
- Часто итерация часто: Используйте свои идеи для настройки подсказок, обновления инструментов и расставить приоритеты в том, что наиболее важно.
Самое главное, не попадайте в ловушку «установить и забудьте об этом». Великие агенты не строятся ни разу - они непрерывно изысканы.👉 Используйте Langfuse для мониторинга, отладки и оптимизации в дикой природеПолем
Суть
Большинство агентов искусственного интеллекта никогда не проходят этап прототипа.
Они застряли в адвен - хрупкий, ненадежный и невозможно поддерживать.
Но так не должно быть.
Следуя этой 5-ступенчатой дорожной карте-от освоения готового производства Python и внедрения сильных методов тестирования, до развертывания агентов с твердыми основаниями извлечения, логики оркестровки и реального мониторинга-вы можете избежать общих ловушек, которые ловят так много команд.
Это не просто лучшие практики для более плавного цикла разработки. Это разница между созданием чего -то, что заархививается в демонстрационной папке и системами развертывания, которые решают реальные проблемы, адаптируются с течением времени и заслуживают доверия пользователей.
Не просто классные демонстрации. Не только приглашенные цепочки с помощью клейкой ленты. Но реальные системы с памятью, рассуждениями и силой.
Вот как создаются производственные агенты.
Не случайно - но по выбору.
Если вы прибудете в этот подход, вы будете впереди кривой - и ваши агенты выдержат испытание временем.
Давайте поднимите бар.
Хотите услышать от меня чаще?
👉 Связаться со мной на LinkedIn!
Я делюсьежедневноДействительные идеи, советы и обновления, чтобы помочь вам избежать дорогостоящих ошибок и оставаться впереди в мире искусственного интеллекта. Следуй за мной здесь:
Вы специалист по технологиям, чтобы вырастить свою аудиторию за счет написания?
👉 Не пропустите мою информационную рассылку!
МойТехнологическая аудитория ускорительзаполнен действенным копирайтингом и стратегиями создания аудитории, которые помогли сотням профессионалов выделяться и ускорить их рост. Подпишитесь сейчас, чтобы остаться в курсе.
Оригинал