Hoekom die meeste AI-agente misluk in produksie (en hoe om diegene te bou wat nie)

When I first started building AI agents, I made the same mistake most people do: I focused on getting a flashy demo instead of building something that could Eintlikoorleef in die produksie.

Die prototype lyk slim, reageer vinnig, en gebruik die nuutste open-source biblioteke.

Bugs het in rand gevalle verskyn. Die agent het met betroubaarheid gesukkel. Logging was 'n na-denk. En skaal? vergeet dit. Ek het besef ek het nie 'n werklike stelsel gebou nie - ek het 'n speelding gebou.

Na 'n paar pynlike herbouings (en meer as 'n naweek verlore om spaghetti-opdragte te debug), het ek uiteindelik in 'n betroubare benadering gesluit.

Of jy nou 'n solo-bouer is of AI op groot skaal binne 'n span implementeer, dit is die benadering wat ek wou hê iemand het my op die eerste dag gegee.

Tabel van inhoud

• Stap 1: Meester Python vir Produksie AI
• Stap 2: Maak jou agent stabiel en betroubaar
• Stap 3: Gaan diep op RAG
• Stap 4: Definieer 'n Robuste Agent Architecture
• Stap 5: Monitor, leer en verbeter in produksie

Step 1: Master Python for Production AI

As jy die basiese beginsels overslaan, breek alles later af. Voordat jy bekommerd is oor agente of LLMs, moet jy die basiese beginsels van Python naak.

• FastAPI: Dit is hoe jou agent met die wêreld praat. Bou ligte, veilige, skaalbare eindpunte wat maklik te implementeer is.

• Async Programming: Agente wag dikwels op API's of databasisse. Async help hulle om meer te doen, vinniger, sonder om te blokkeer.

• Pydantic: Data wat in en uit jou agent gaan, moet voorspelbaar en gevalideer word. Pydantic gee jou skema's wat die helfte van jou toekomstige foute voorkom.

As hierdie gereedskap vir jou nuut is, geen stres nie.

Hier is 'n paar goeie hulpbronne om jou te help om op te spoed:

• Python FastAPI Crash kursus
• Async programmering verduidelik
• Offisiële Tutoriale
• Pydriese tutoriale

Skip dit, en jy is vasgesteek duct-tapping ewekansige funksies saam. Nail dit, en jy is gereed vir ernstige werk.

Step 2: Make Your Agent Stable and Reliable

Op hierdie stadium, jou agent tegniese "werk."Maar produksie maak nie saak nie - dit maak nie saak wat gebeur as dinge gebeur nie.Don niedie werk.

Daar is twee dinge wat jy hier nodig het:

• Wanneer iets breek (en dit sal), logs help jy om presies te sien wat verkeerd gegaan het en hoekom.

• Testeer: Unit toetse vang dom foute voordat hulle die produk slaan. Integrasie toetse maak seker dat jou gereedskap, prompts en API's goed saam speel. As jou agent breek elke keer as jy 'n lyn kode verander, sal jy nooit vertroud wees om te stuur nie.

Plaas beide nou in plek, of spandeer die dubbele van die tyd later om chaos te vernietig.

As jy nie seker is waar om te begin nie, sal hierdie gidse help:

• Inleiding tot Python logging
• Hoe om eenheid toetse in Python te skryf
• REST API-integrasie met Python

Step 3: Go Deep on RAG

Agente sonder toegang tot betroubare kennis doen min meer as echo geleerde patrone. RAG verander jou agent in iets slimmer - gee dit geheue, feite en werklike konteks.

Begin met die fondamente:

• Begryp RAG: Leer wat dit is, hoekom dit belangrik is, en hoe dit in jou stelselontwerp pas.

• Text Embeddings + Vector Stores: Dit is die boublokke van herstel. Bewaar stukke kennis, en haal dit op grond van relevansie.

• PostgreSQL as 'n Alternatief: Vir baie gebruik gevalle, het jy nie 'n fancy vektor DB nodig nie - 'n goed geïndexeerde Postgres-opstelling kan net goed werk.

Sodra jy die basiese beginsels gesny het, is dit tyd om te optimaliseer:

• Chunking Strategies: Slim chunking beteken beter herstel. Naïeve splits dood prestasie.

• LangChain vir RAG: 'n hoë-vlakke raamwerk om alles saam te plak - stukke, vrae, LLMs en antwoorde.

• Evalueringsgereedskap: Weet of jou antwoorde goed is nie. Preciesheid en terugroep is nie optioneel op skaal nie.

Die meeste flakke agente misluk hier.Moenie een van hulle wees nie.

Is jy gereed om dieper te grawe?

Hierdie hulpbronne sal jou lei:

• Begrip van RAG
• Integrasie teks
• Vektor databasis
• Chunking strategieë
• RAG met LangChain
• RAG evaluering
• Vooruitkoms van RAG

Step 4: Define a Robust Agent Architecture

'N kragtige agent is nie net 'n oproep nie - dit is 'n volledige stelsel. Om een te bou wat werklik in produksie werk, benodig jy struktuur, geheue en beheer.

• Agent Frameworks (LangGraph): Dink aan hierdie as jou agent se brein. Dit hanteer state, oorgange, retries, en al die logika wat jy nie wil hardcode nie.

• Prompt Engineering: Duidelike instruksies is belangrik. Goeie prompts maak die verskil tussen raaiwerk en betroubare gedrag. 👉 Prompt Engineering Guide

• SQLAlchemy + Alembic: Jy sal 'n ware databasis nodig hê - nie net vir kennis nie, maar vir logging, geheue en agenttoestand. Hierdie gereedskap help om migrasie, struktuur en volharding te bestuur. 👉 Database Management (SQLAlchemy + Alembic)

Wanneer dit saamkom, kry jy 'n agent wat nie netReageer- dit dink, volg, en verbeter met verloop van tyd.

Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production

Die laaste stap is die een wat hobby-projekte van werklike stelsels skei: voortdurende verbetering.

Sodra jou agent lewe, is jy nie klaar nie - jy begin net.

• Monitor alles: Gebruik gereedskap soos Langfuse of jou eie aangepaste logboeke om te volg wat jou agent doen, wat gebruikers sê, en waar dinge breek.

• Studeer gebruikersgedrag: Elke interaksie is terugvoer. Kyk na friksiepunte, verwarring en mislukkingsmodusse.

• Iterate Frequently: Gebruik jou insigte om aanbevelings aan te pas, gereedskap te verbeter en te prioritiseer wat die belangrikste is.

Die belangrikste ding, moenie val in die "stel dit en vergeet dit" val nie. Groot agente word nie een keer gebou nie - hulle word voortdurend verfyn.👉 Gebruik Langfuse om in die wild te monitor, te debug en te optimaliseer.

The Bottom Line

Die meeste AI-agente maak dit nooit oor die prototipefase nie.

Hulle raak vas in die duiwel - broos, onbetroubaar en onmoontlik om te onderhou.

Maar dit hoef nie so te wees nie.

Deur hierdie 5-stap-wegkaart te volg - van die beheer van produksie-bereide Python en die implementering van sterk toetspraktyke, tot die ontplooiing van agente met stewige herstelbasisse, orkestrasie-logika en werklike monitoring - kan jy die algemene valstrike vermy wat so baie teams val.

Dit is die verskil tussen die bou van iets wat in 'n demo-map gearchiveer word en die implementering van stelsels wat werklike probleme oplos, met verloop van tyd aanpas en gebruikersvertroue verdien.

Nie net koel demonstrasie nie.Niet net prompt ketting met duct tape.Maar werklike stelsels met geheue, rede en bly krag.

Dit is hoe produktiewe agente gebou word.

Nie per toeval nie, maar deur keuse.

As jy aan hierdie benadering verbind, sal jy voor die kurwe wees - en jou agente sal die toets van tyd weerstaan.

Kom ons maak die bar.

Wil jy meer dikwels van my hoor?

dieConnect with me on LinkedIn!

Ek deelDaagliksewerkbare insigte, wenke en updates om u te help om duur foute te vermy en voor te bly in die wêreld van AI. Volg my hier:

Is jy 'n tegnologie professionele soek om jou gehoor te groei deur te skryf?

dieDon’t miss my newsletter!

OnsTech Audience Acceleratoris gevul met aktiewe copywriting en publiek-bou strategieë wat gehelp het honderde professionele uitsteek en versnel hul groei.