De ce majoritatea agenților AI eșuează în producție (și cum să construiți cei care nu)

Când am început să construiesc agenți AI, am făcut aceeași greșeală pe care majoritatea oamenilor o fac: m-am concentrat pe obținerea unei demonstrații uimitoare în loc să construiesc ceva care ar puteaDe faptsupravieţuire în producţie.

La început a funcționat bine. prototipul a arătat inteligent, a răspuns rapid și a folosit cele mai recente biblioteci open-source.

Bug-urile au apărut în cazurile de margine. Agentul s-a luptat cu fiabilitatea. Logging-ul a fost o gândire ulterioară. Și scalarea? uitați-o. Mi-am dat seama că nu am construit un sistem real - am construit o jucărie.

După câteva reconstrucții dureroase (și mai mult de un weekend pierdut la debugging spaghetti prompts), am închis în cele din urmă într-o abordare fiabilă.

Indiferent dacă sunteți un constructor solo sau implementați AI la scară în cadrul unei echipe, aceasta este abordarea pe care mi-aș fi dorit ca cineva să mi-o fi transmis în prima zi.

Tabelul de conținut

• Pasul 1: Master Python pentru producție AI
• Pasul 2: Faceți-vă agentul stabil și fiabil
• Pasul 3: Du-te adânc pe RAG
• Pasul 4: Definiți o arhitectură robustă a agentului
• Pasul 5: Monitorizați, învățați și îmbunătățiți producția

Step 1: Master Python for Production AI

Dacă sari peste fundații, totul se prăbușește mai târziu. Înainte de a vă face griji cu privire la agenți sau LLM-uri, trebuie să înțelegeți elementele de bază ale Python-ului.

• FastAPI: Acesta este modul în care agentul dvs. vorbește cu lumea. Construiți puncte finale ușoare, sigure și scalabile, care sunt ușor de implementat.

• Programarea Async: Agenții așteaptă adesea pe API-uri sau baze de date. Async îi ajută să facă mai mult, mai repede, fără a bloca.

• Pydantic: Datele care intră și ies din agentul dvs. trebuie să fie previzibile și validate. Pydantic vă oferă scheme care împiedică jumătate din bug-urile viitoare.

Dacă aceste instrumente sunt noi pentru tine, fără stres.

Iată câteva resurse excelente pentru a vă ajuta să vă ridicați la viteză:

• Cursuri Python FastAPI Crash
• Programarea Async explicată
• Tutorialul oficial
• Tutoriale picturale

Treci peste acest lucru și ești blocat cu funcții aleatorii. Nail-l, și sunteți gata pentru muncă serioasă.

Step 2: Make Your Agent Stable and Reliable

În acest stadiu, agentul tău „funcționează” din punct de vedere tehnic, dar producția nu-i pasă de asta – îi pasă ce se întâmplă atunci când lucrurile se întâmplă.nude muncă .

Ai nevoie de două lucruri aici:

• Când ceva se rupe (și se va rupe), jurnalele vă ajută să vedeți exact ce sa întâmplat greșit și de ce.

• Testarea: Testarea unităților captează greșeli stupide înainte de a ajunge la producători.Testările de integrare se asigură că instrumentele, prompturile și API-urile dvs. se joacă bine împreună.

Puneți-le pe amândouă în poziție acum, sau petreceți dublu timp mai târziu dezlănțuind haosul.

Dacă nu sunteți sigur de unde să începeți, aceste ghiduri vă vor ajuta:

• Introducere în Python Logging
• Cum să scrieți teste unitare în Python
• Integrarea API cu Python

Step 3: Go Deep on RAG

Agenții fără acces la cunoștințe de încredere fac puțin mai mult decât ecoul modelelor învățate. RAG transformă agentul în ceva mai inteligent - oferindu-i memoria, faptele și contextul din lumea reală.

Începeți cu fundațiile:

• Înțelegeți RAG: Aflați ce este, de ce contează și cum se încadrează în designul sistemului.

• Text Embeddings + Vector Stores: Acestea sunt blocurile de construcție ale recuperării. Stocați bucăți de cunoștințe și recuperați-le pe baza relevanței.

• PostgreSQL ca alternativă: Pentru multe cazuri de utilizare, nu aveți nevoie de un DB vectorial - o setare bine indexată Postgres poate funcționa perfect.

Odată ce ați înțeles elementele de bază, este timpul să optimizați:

• Chunking Strategii: Chunking inteligent înseamnă o mai bună recuperare.

• LangChain for RAG: A high-level framework to glue everything together — chunks, queries, LLMs, and responses.

• Instrumente de evaluare: știți dacă răspunsurile dvs. sunt bune. Precizia și rechemarea nu sunt opționale la scară.

Cei mai mulți agenți flaky eșuează aici. nu fi unul dintre ei.

Pregătiți să vă adânciți?

Aceste resurse vă vor ghida:

• Înțelegerea RAG
• Textul încorporat
• Baza de date vectorială
• Strategii de criză
• RAG cu LangChain
• Evaluarea RAG
• RAG avansat

Step 4: Define a Robust Agent Architecture

A powerful agent isn’t just a prompt — it’s a complete system. To build one that actually works in production, you need structure, memory, and control. Here’s how to get there:

• Agent Frameworks (LangGraph): Gândiți-vă la acest lucru ca la creierul agentului dvs. Acesta se ocupă de stare, tranziții, retries și toată logica pe care nu doriți să hardcode.

• Prompt Engineering: Instrucțiuni clare contează. Prompturi bune fac diferența între ghicitul și comportamentul de încredere. 👉 Ghidul de inginerie prompt

• SQLAlchemy + Alembic: Veți avea nevoie de o bază de date reală - nu numai pentru cunoștințe, ci și pentru logare, memorie și stare de agent. Aceste instrumente ajută la gestionarea migrațiilor, structurii și persistenței. 👉 Managementul bazelor de date (SQLAlchemy + Alembic)

Când acestea vin împreună, veți obține un agent care nu numai cărăspundegândește, urmărește și se îmbunătățește în timp.

Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production

Ultimul pas este cel care separă proiectele hobby de sistemele reale: îmbunătățirea continuă.

Odată ce agentul tău este în viață, nu ești terminat - doar începi.

• Monitorizați totul: Utilizați instrumente cum ar fi Langfuse sau propriile jurnalele particularizate pentru a urmări ce face agentul dvs., ce spun utilizatorii și unde se rupe lucrurile.

• Studiați comportamentul utilizatorului: Fiecare interacțiune este feedback. Căutați puncte de frecare, confuzie și moduri de eșec.

• Iterare frecventă: Utilizați cunoștințele dvs. pentru a ajusta recomandările, pentru a actualiza instrumentele și pentru a prioritiza ceea ce contează cel mai mult.

Cel mai important lucru este să nu cădeți în capcana „setați-o și uitați-o”. „Agentii mari nu sunt construiți o singură dată – ei sunt rafinati continuu.👉 Utilizați Langfuse pentru monitorizarea, debugarea și optimizarea în sălbăticie.

The Bottom Line

Majoritatea agenților AI nu depășesc niciodată faza de prototip.

Ei sunt blocați în iadul dev – fragili, nesiguri și imposibil de întreținut.

Dar nu trebuie sa fie asa.

Urmând această foaie de parcurs în 5 etape - de la stăpânirea Python-ului gata de producție și implementarea unor practici puternice de testare, la implementarea agenților cu fundații solide de recuperare, logică de orchestrare și monitorizare în lumea reală - puteți evita capcanele comune care capturează atât de multe echipe.

Acestea nu sunt doar cele mai bune practici pentru un ciclu de dezvoltare mai lin. Ele sunt diferența dintre construirea a ceva care este arhivat într-un folder demo și implementarea sistemelor care rezolvă probleme reale, se adaptează în timp și câștigă încrederea utilizatorilor.

Nu doar demo-uri cool. Nu doar lanțuri prompt cu banda de conducte. Dar sisteme reale cu memorie, raționament și putere de ședere.

Așa sunt construiți agenții de producție.

Nu din întâmplare, ci prin alegere.

Dacă vă angajați în această abordare, veți fi în fața curbei - iar agenții dvs. vor rezista testului timpului.

Să ridicăm barul.

Vrei să auzi de la mine mai des?

Conectează-te cu mine pe LinkedIn!

Împărtășesczilnicăperspective, sfaturi și actualizări care vă vor ajuta să evitați greșelile costisitoare și să rămâneți în fruntea lumii AI.

Ești un profesionist în tehnologie care caută să-ți crească publicul prin scriere?

Nu ratați newsletter-ul nostru!

a meaTech Audience Acceleratoreste plin de strategii de copywriting și de consolidare a audienței care au ajutat sute de profesioniști să iasă în evidență și să-și accelereze creșterea.