Miksi useimmat AI-agentit epäonnistuvat tuotannossa (ja miten rakentaa niitä, jotka eivät)

Kun aloin rakentaa AI-agentteja, tein saman virheen, jota useimmat ihmiset tekevät: Keskityin hämmästyttävään demoon sen sijaan, että rakentaisin jotain, joka voisiItse asiassaselviytyä tuotannossa

Prototyyppi näytti älykkäältä, vastasi nopeasti ja käytti uusimpia avoimen lähdekoodin kirjastoja.

Virheet ilmestyivät edge-tapauksissa. Agentti kamppaili luotettavuuden kanssa. Logging oli ajatus. Ja skaalautuminen? Unohda se. tajusin, etten ollut rakentanut todellista järjestelmää - olin rakentanut leluja.

Muutaman tuskallisen uudelleenrakentamisen jälkeen (ja yli viikonlopun, joka menetti spagettipyyntöjen korjaamiseen), lopulta lukitsin luotettavan lähestymistavan.

Olitpa yksinrakentaja tai AI: n käyttöönotto mittakaavassa tiimin sisällä, tämä on lähestymistapa, jota toivoisin, että joku olisi antanut minulle ensimmäisenä päivänä.

Sisällön taulukko

• Vaihe 1: Master Python tuotannon AI
• Vaihe 2: Tee agentista vakaa ja luotettava
• Vaihe 3: Mene syvälle RAG: lle
• Vaihe 4: Määrittele vahva agenttiarkkitehtuuri
• Vaihe 5: Tarkkaile, opi ja paranna tuotantoa

Step 1: Master Python for Production AI

Jos ohitat perustukset, kaikki muu romahtaa myöhemmin. Ennen kuin huolehdit agentteista tai LLM: stä, sinun on tutustuttava Pythonin perusteisiin.

• FastAPI: Näin agentti puhuu maailmalle. Rakenna kevyitä, turvallisia, skaalautuvia päätepisteitä, joita on helppo ottaa käyttöön.

• Async-ohjelmointi: Agentit odottavat usein APIs- tai tietokantoja. Async auttaa heitä tekemään enemmän, nopeammin, estämättä niitä.

• Pydantic: Tiedot, jotka tulevat agenttisi sisään ja ulos, on oltava ennustettavissa ja validoitu. Pydantic antaa sinulle järjestelmiä, jotka estävät puolet tulevista vikoistasi.

Jos nämä työkalut ovat sinulle uusia, ei stressiä.

Tässä muutamia hyviä resursseja, joiden avulla voit nousta vauhtiin:

• Python FastAPI Crash -kurssi
• Async ohjelmointi selitetty
• Virallinen tutoriali
• Tutorialismi Tutorialismi

Ohita tämä, ja olet jumissa kanava-tappaamalla satunnaisia toimintoja yhdessä. Nail se, ja olet valmis vakavaan työhön.

Step 2: Make Your Agent Stable and Reliable

Tässä vaiheessa agenttisi "toimii" teknisesti, mutta tuotanto ei välitä siitä - se välittää siitä, mitä tapahtuu, kun asiat tapahtuvat.Älätyötä varten.

Tarvitset kaksi asiaa täällä:

• Kun jokin rikkoo (ja se tulee), lokit auttavat sinua näkemään tarkalleen, mikä meni pieleen ja miksi.

• Testit: Yksikötestit saavat kiinni tyhmiä virheitä ennen kuin ne osuu tuotantoon.Integratiotestit varmistavat, että työkalut, kehotukset ja API:t toimivat hyvin yhdessä.Jos agentti rikkoo joka kerta, kun muutat koodia, et koskaan lähetä luottavaisesti.

Laita molemmat paikoilleen nyt, tai viettää kaksinkertainen aika myöhemmin purkaa kaaosta.

Jos et ole varma mistä aloittaa, nämä ohjeet auttavat:

• Python kirjautuminen Python logging
• Kuinka kirjoittaa yksikkökokeita Pythonissa
• REST API -integraatio Pythonin kanssa

Step 3: Go Deep on RAG

Agentit, joilla ei ole pääsyä luotettavaan tietoon, tekevät vähän muutakin kuin heijastavat opittuja kuvioita. RAG muuttaa agenttisi jotain älykkäämpiä - antaa sille muistia, tosiasioita ja todellista kontekstia.

Aloita perustusten kanssa:

• Ymmärrä RAG: Opi, mitä se on, miksi se on tärkeää ja miten se sopii järjestelmän suunnitteluun.

• Text Embeddings + Vector Stores: Nämä ovat keräämisen rakennuspalikoita.

• PostgreSQL vaihtoehtona: Monissa käyttötapauksissa et tarvitse hienoa vektoritiedostoa - hyvin indeksoitu Postgres-asennus voi toimia hyvin.

Kun olet oppinut perusasiat, on aika optimoida:

• Chunking Strategies: Smart chunking means better retrieval. Naive splits kill performance.

• LangChain for RAG: Korkean tason kehys, joka liimaa kaiken yhteen - palaset, kyselyt, LLM: t ja vastaukset.

• Arviointityökalut: Tiedä, ovatko vastauksesi hyviä. Tarkkuus ja palautus eivät ole valinnaisia mittakaavassa.

Useimmat huijarit epäonnistuvat täällä. älä ole yksi heistä.

Oletko valmis kaivamaan syvemmälle?

Nämä resurssit ohjaavat sinua:

• Ymmärrä RAG
• Sisäänrakennettu teksti
• Vektorin tietokanta
• Chunking strategioita
• RAG ja LangChain
• RAG arviointi
• Edistyksellinen RAG

Step 4: Define a Robust Agent Architecture

Tehokas agentti ei ole vain viesti – se on täydellinen järjestelmä. Rakentaa sellainen, joka todella toimii tuotannossa, tarvitset rakenteen, muistin ja hallinnan.

• Agent Frameworks (LangGraph): Ajattele tätä agenttisi aivoina. Se käsittelee tilaa, siirtymiä, uudelleenkäynnistyksiä ja kaikkea logiikkaa, jota et halua koodata.

• Prompt Engineering: Selkeät ohjeet ovat tärkeitä. Hyvät kehotukset tekevät eron arvauksen ja luotettavan käyttäytymisen välillä. 👉 Prompt Engineering Guide

• SQLAlchemy + Alembic: Tarvitset todellisen tietokannan – ei pelkästään tietämyksen, vaan myös kirjaamisen, muistin ja agentin tilan.Nämä työkalut auttavat hallitsemaan siirtymiä, rakennetta ja pysyvyyttä. 👉 Database Management (SQLAlchemy + Alembic)

Kun nämä tulevat yhteen, saat agentin, joka ei vainVastaa– se ajattelee, seuraa ja paranee ajan myötä.

Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production

The final step is the one that separates hobby projects from real systems: continuous improvement.

Kun agenttisi on elossa, et ole valmis - olet vasta aloittamassa.

• Seuraa kaikkea: Käytä työkaluja, kuten Langfusea tai omia mukautettuja lokeja, jotta voit seurata, mitä agenttisi tekee, mitä käyttäjät sanovat ja missä asiat häviävät.

• Tutki käyttäjän käyttäytymistä: Jokainen vuorovaikutus on palautetta. Etsi kitkapisteitä, sekaannusta ja epäonnistumistapoja.

• Usein iteroi: Käytä oivalluksiasi muokkaamaan kehotuksia, päivittämään työkaluja ja priorisoimaan tärkeintä.

Tärkeintä on, ettet joudu "aseta ja unohda" ansaan.👉 Use Langfuse to monitor, debug, and optimize in the wild.

The Bottom Line

Useimmat AI-agentit eivät koskaan ylitä prototyyppivaihetta.

He ovat jumissa dev helvetissä - hauras, epäluotettava ja mahdoton ylläpitää.

Mutta sen ei tarvitse olla näin.

Noudattamalla tätä 5-vaiheista etenemissuunnitelmaa - tuotannon valmiiden Pythonin hallitsemisesta ja vahvojen testauskäytäntöjen toteuttamisesta, agenteiden käyttöönotosta, joilla on vankka palautusperusta, orkestrointilogiikka ja reaalimaailman seuranta - voit välttää yhteisiä ansoja, jotka loukkaavat niin monia joukkueita.

Nämä eivät ole vain parhaita käytäntöjä sujuvamman kehityskierron aikaansaamiseksi.Ne ovat ero sellaisen rakentamisen välillä, joka arkistoidaan demo-kansiossa, ja sellaisten järjestelmien käyttöönoton välillä, jotka ratkaisevat todellisia ongelmia, sopeutuvat ajan myötä ja ansaitsevat käyttäjien luottamuksen.

Ei pelkästään viileitä esityksiä.Ei pelkästään ketjuja, joissa on kanavakaappi.Mutta todellisia järjestelmiä, joissa on muisti, päättely ja pysyvä voima.

Näin tuotantopalvelut rakennetaan.

Ei sattumalta, vaan valinnan kautta.

Jos sitoudut tähän lähestymistapaan, olet edellä käyrää - ja edustajasi kestävät ajan testin.

Let’s raise the bar.

Haluatko kuulla minusta useammin?

Ota yhteyttä meihin LinkedInissä!

ja jakaaPäivittäinentoimivia oivalluksia, vinkkejä ja päivityksiä, jotka auttavat sinua välttämään kalliita virheitä ja pysymään eturintamassa AI-maailmassa.

Oletko tekninen ammattilainen, joka haluaa kasvattaa yleisöäsi kirjoittamalla?

Älä missaa uutiskirjeitä!

MinunTech Audience Acceleratoron täynnä toimivia copywriting- ja yleisörakentamisstrategioita, jotka ovat auttaneet satoja ammattilaisia erottua ja nopeuttaa kasvuaan.