Zašto većina AI agenata ne uspe u proizvodnji (i kako izgraditi one koji ne)

Kada sam prvi put počeo graditi AI agente, napravio sam istu grešku koju većina ljudi čini: usredotočio sam se na dobijanje flash demo umjesto izgradnje nečega što bi mogloZapravopreživljavanje u proizvodnji.

U početku je dobro funkcionisalo. Prototyp je izgledao pametno, brzo reagovao i koristio najnoviju biblioteku otvorenog koda. Ali čim je pogodio stvarno korisničko okruženje, stvari su se pokvarile.

Bugovi su se pojavili u slučajevima na rubu. Agenat se borio s pouzdanosti. Logiranje je bilo razmišljanje nakon. I skaliranje? Zaboravite to. shvatio sam da nisam izgradio pravi sistem - izgradio sam igračku.

Nakon nekoliko bolnih rekonstrukcija (i više od jednog vikenda izgubljenog na debugiranje špagetnih uputstava), konačno sam zaključao u pouzdan pristup.

Bez obzira da li ste samostalni graditelj ili primenjujete AI na skali unutar tima, ovo je pristup koji bih želeo da mi je neko predao prvog dana.

Tablica sadržaja

• Step 1: Master Python for Production AI
• Korak 2: Učinite svog agenta stabilnim i pouzdanim
• Korak 3: Idi duboko na RAG
• Korak 4: Definišite robusnu arhitekturu agenta
• Korak 5: Pratite, učite i poboljšajte proizvodnju

Step 1: Master Python for Production AI

Ako preskočite temelje, sve ostalo će se kasnije raspasti. Prije brige o agentima ili LLM-ovima, morate da nagnete osnove Pythona. Evo šta to znači:

• FastAPI: Ovako vaš agent razgovara sa svetom. Izgradite lagane, sigurne, skalabilne krajnje tačke koje je lako implementirati.

• Async programiranje: Agenti često čekaju na API-je ili baze podataka. Async im pomaže da urade više, brže, bez blokiranja.

• Pydantic: podaci koji ulaze i izlaze iz vašeg agenta moraju biti predvidljivi i validirani. Pydantic vam daje sheme koje sprečavaju polovicu vaših budućih grešaka.

Ako su ti alati novi za vas, nema stresa.

Evo nekih odličnih resursa koji će vam pomoći da dođete do brzine:

• Python FastAPI crash tečaj
• Async programiranje objašnjeno
• Službeni Tutorial
• Pydanski tutoriali

Preskočite ovo, a vi ste zaglavljeni u duct-tapping slučajne funkcije zajedno. Nail to, i spremni ste za ozbiljan posao.

Step 2: Make Your Agent Stable and Reliable

U ovoj fazi, vaš agent tehnički "radi". ali proizvodnja ne brine o tome - brine se o tome što se događa kada se stvari dogodeNeza rad.

Ovde su vam potrebne dvije stvari:

• Kada se nešto pokvari (i to će se desiti), dnevnici vam pomažu da vidite tačno što je išlo pogrešno i zašto.

• Testiranje: Testiranje jedinica uhvati glupe greške prije nego što udare na prod. Testiranje integracije osigurava da vaši alati, uputstva i API-ji dobro igraju zajedno. Ako vaš agent prelomi svaki put kada promijenite liniju koda, nikada nećete isporučiti pouzdano.

Stavite oboje na svoje mjesto sada, ili potrošite dvostruko više vremena da kasnije oborite haos.

Ako niste sigurni odakle početi, ovi vodiči će vam pomoći:

• Uvod u Python Logging
• Kako napisati testove jedinica u Pythonu
• REST API integracija sa Python

Step 3: Go Deep on RAG

Agenti bez pristupa pouzdanom znanju čine malo više od odzvanja naučene obrasce. RAG pretvara vašeg agenta u nešto pametnije - dajući mu pamćenje, činjenice i realni kontekst.

Počnite od osnova:

• Razumite RAG: Saznajte šta je to, zašto je važno i kako se uklapa u dizajn vašeg sustava.

• Text Embeddings + Vector Stores: Ovo su građevinski blokovi preuzimanja. Skladištite komadiće znanja i preuzmite ih na osnovu relevantnosti.

• PostgreSQL kao alternativa: Za mnoge slučajeve upotrebe, ne trebate fancy vektor DB - dobro indeksirani Postgres podešavanje može raditi samo dobro.

Nakon što ste pronašli osnove, vrijeme je za optimizaciju:

• Strateške strategije: Pametno uklanjanje znači bolji povratak. Naivne podjele ubijaju performanse.

• LangChain za RAG: Okvir na visokoj razini za pričvršćivanje svega zajedno – komada, upita, LLM-ova i odgovora.

• Obilježavanje alata: Znajte da li su vaši odgovori dobri. preciznost i opoziv nisu opcionalni po veličini.

Većina flaky agenti ne uspiju ovdje. ne budite jedan od njih.

Spremni da dignu dublje?

Ovi resursi će vas voditi:

• Razumevanje RAG
• Tekstualni embeddings
• Vektorska baza podataka
• Strateške strategije
• Uslovi korišćenja LangChain
• RAG procjena
• Napredni RAG

Step 4: Define a Robust Agent Architecture

Snažan agent nije samo poziv - to je kompletni sistem. Da biste izgradili onaj koji stvarno radi u proizvodnji, potrebna vam je struktura, memorija i kontrola.

• Agent Frameworks (LangGraph): Razmislite o tome kao o mozgu vašeg agenta. Rješava stanje, tranzicije, retrije i svu logiku koju ne želite da hardcode.

• Prompt Engineering: Jasne upute su bitne. Dobre promptove čine razliku između nagađanja i pouzdanog ponašanja. 👉 Prompt Engineering Guide

• SQLAlchemy + Alembic: Trebaće vam prava baza podataka – ne samo za znanje, već i za logiranje, memoriju i stanje agenta. Ovi alati pomažu u upravljanju migracijama, strukturom i upornošću. 👉 Upravljanje bazama podataka (SQLAlchemy + Alembic)

Kada se te stvari spoje, dobijate agenta koji ne samo darespond– razmišlja, prati i poboljšava se vremenom.

Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production

Posljednji korak je onaj koji odvaja hobi projekte od stvarnih sistema: kontinuirano poboljšanje.

Jednom kada je vaš agent živ, niste gotovi - tek počinjete.

• Monitor Everything: Use tools like Langfuse or your own custom logs to track what your agent does, what users say, and where things break.

• Studija ponašanja korisnika: Svaka interakcija je povratna informacija. Potražite točke trenja, zbunjenost i načine neuspeha.

• Iterirajte često: Koristite svoje uvidove da biste prilagodili uputstva, nadogradili alate i odredili prioritete za ono što je najvažnije.

Najvažnije, nemojte pasti u zamku "postavi i zaboravi" Veliki agenti se ne grade jednom - oni se neprekidno rafiniraju.👉 Koristite Langfuse za praćenje, debug i optimizaciju u divljini.

The Bottom Line

Većina AI agenata nikada ne prelazi fazu prototipa.

Oni su zaglavljeni u dev paklu - krhki, nepouzdani i nemoguće održavati.

Ali to ne mora biti tako.

Slijedom ovog putovnice u pet koraka - od savladavanja Pythona koji je spreman za proizvodnju i implementacije snažnih testnih praksi, do raspoređivanja agenata sa čvrstim temeljima za preuzimanje, logikom orkestracije i praćenjem u stvarnom svetu - možete izbjeći uobičajene zamke koje zamaraju toliko timova.

To nisu samo najbolje prakse za glatki razvojni ciklus.To je razlika između izgradnje nečega što se arhivira u demo fasciklu i uvođenja sistema koji rešavaju stvarne probleme, prilagođavaju se vremenom i zarađuju poverenje korisnika.

Ne samo cool demos. Ne samo prompt lanac sa kanalizacijskom trakom. Ali stvarni sustavi s memorijom, razmatranjem i zadržavanjem moći.

Tako se stvaraju agenti proizvodnje.

Ne slučajno, već po izboru.

Ako se obvezate na ovaj pristup, bićete ispred krivulje - a vaši agenti će izdržati test vremena.

Hajde da podignemo bar.

Želite čuti od mene češće?

ČovekKontaktirajte me na LinkedInu!

DijelimoSvakodnevnomogući uvid, savjeti i ažuriranja koji će vam pomoći da izbegnete skupe greške i ostanete ispred svijeta AI.

Jeste li tehnološki profesionalac koji želi da poveća svoju publiku kroz pisanje?

ČovekDon’t miss my newsletter!

MojTech Audience Acceleratorje pun djelotvornih copywriting i strategije za izgradnju publike koje su pomogle stotinama profesionalaca da se ističu i ubrzaju njihov rast.