Varför de flesta AI-agenter misslyckas i produktion (och hur man bygger de som inte gör det)

När jag först började bygga AI-agenter gjorde jag samma misstag som de flesta gör: Jag fokuserade på att få en flashy demo istället för att bygga något som kundeFaktisktöverleva i produktionen.

Det fungerade bra i början. prototypen såg smart ut, svarade snabbt och använde de senaste öppen källkodsbiblioteken.

Buggar dök upp i kanten fall. agenten kämpade med tillförlitlighet. loggning var en eftertanke. och skalning? glöm det. jag insåg att jag inte hade byggt ett riktigt system - jag hade byggt en leksak.

Efter några smärtsamma ombyggnader (och mer än en helg förlorad för att debugga spaghetti-kommandon) låste jag äntligen in mig i ett tillförlitligt tillvägagångssätt.

Oavsett om du är en solo-byggare eller distribuerar AI i stor skala inom ett team, är detta det tillvägagångssätt jag önskar att någon hade överlämnat mig på dag ett.

Tabell med innehåll

• Steg 1: Master Python för produktion AI
• Steg 2: Gör din agent stabil och pålitlig
• Steg 3: Gå djupt på RAG
• Steg 4: Definiera en robust agentarkitektur
• Steg 5: Övervaka, lära och förbättra i produktion

Step 1: Master Python for Production AI

Om du hoppar över grunden går allt annat sönder senare. Innan du oroar dig för agenter eller LLMs måste du nagla grunderna i Python. Här är vad det betyder:

• FastAPI: Det här är hur din agent pratar med världen. Bygg lätta, säkra, skalbara slutpunkter som är lätta att distribuera.

• Async-programmering: Agenter väntar ofta på API:er eller databaser. Async hjälper dem att göra mer, snabbare, utan att blockera.

• Pydantic: Data som går in och ut från din agent måste vara förutsägbara och validerade. Pydantic ger dig system som förhindrar hälften av dina framtida buggar.

Om dessa verktyg är nya för dig, ingen stress.

Här är några bra resurser för att hjälpa dig att komma upp till hastighet:

• Python FastAPI Crash Kurs
• Async programmering förklaras
• DFastAPI Officiell Tutorial
• Pidantik Tutorial

Hoppa över detta, och du fastnar i slumpmässiga funktioner tillsammans. Nail det, och du är redo för allvarligt arbete.

Step 2: Make Your Agent Stable and Reliable

I det här skedet "fungerar" din agent tekniskt, men produktionen bryr sig inte om det - det bryr sig om vad som händer när saker och ting händer.Don inteoch arbete.

Du behöver två saker här:

• Logging: This is your X-ray vision. When something breaks (and it will), logs help you see exactly what went wrong and why.

• Testning: Unit-tester fångar dumma misstag innan de träffar prod. Integrationstester ser till att dina verktyg, prompts och API:er spelar bra tillsammans.

Sätt båda på plats nu, eller spendera dubbelt så mycket tid senare för att förstöra kaoset.

Om du inte är säker på var du ska börja, kommer dessa guider att hjälpa:

• Introduktion till Python Logging
• Hur man skriver enhetstester i Python
• REST API-integration med Python

Step 3: Go Deep on RAG

Agenter utan tillgång till tillförlitlig kunskap gör lite mer än att återspegla lärda mönster. RAG förvandlar din agent till något smartare – vilket ger det minne, fakta och verkliga sammanhang.

Börja med grunderna:

• Förstå RAG: Lär dig vad det är, varför det spelar roll och hur det passar in i din systemdesign.

• Text Embeddings + Vector Stores: Dessa är byggstenarna i återvinning. Lagra bitar av kunskap, och hämta dem baserat på relevans.

• PostgreSQL som ett alternativ: För många användningsfall behöver du inte en snygg vektor DB - en välindexerad Postgres-installation kan fungera bra.

När du har fastnat i grunderna är det dags att optimera:

• Chunking strategier: Smart chunking innebär bättre återhämtning. naiva splits döda prestanda.

• LangChain för RAG: En ram på hög nivå för att klistra ihop allting – bitar, frågor, LLM och svar.

• Utvärderingsverktyg: Vet om dina svar är bra. Precision och återkallelse är inte valfria i skala.

De flesta flaky agenter misslyckas här. inte vara en av dem.

Redo att gräva djupare?

Dessa resurser guidar dig:

• Förstå RAG
• Inbäddad text
• Vektor Databas
• Chunking strategier
• RAG med LangChain
• RAG utvärdering
• Avancerad RAG

Step 4: Define a Robust Agent Architecture

En kraftfull agent är inte bara en uppmaning – det är ett komplett system. För att bygga en som faktiskt fungerar i produktionen behöver du struktur, minne och kontroll.

• Agent Frameworks (LangGraph): Tänk på detta som din agents hjärna. Det hanterar tillstånd, övergångar, retries och all logik du inte vill hårdkodning.

• Prompt Engineering: Klara instruktioner är viktiga. bra prompts gör skillnaden mellan gissningsarbete och tillförlitligt beteende. 👉 Prompt Engineering Guide

• SQLAlchemy + Alembic: Du behöver en riktig databas - inte bara för kunskap utan för loggning, minne och agentstatus.Dessa verktyg hjälper till att hantera migrationer, struktur och persistens. 👉 Databashantering (SQLAlchemy + Alembic)

När dessa kommer ihop får du en agent som inte baraSvararDen tänker, spårar och förbättras över tid.

Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production

Det sista steget är det som skiljer hobbyprojekt från verkliga system: kontinuerlig förbättring.

När din agent är vid liv är du inte klar - du börjar bara.

• Övervaka allt: Använd verktyg som Langfuse eller dina egna anpassade loggar för att spåra vad din agent gör, vad användare säger och var saker går sönder.

• Studera användarbeteende: Varje interaktion är feedback. Sök efter friktionspunkter, förvirring och misslyckande lägen.

• Iterera ofta: Använd dina insikter för att justera förfrågningar, uppgradera verktyg och prioritera vad som är viktigast.

Viktigast av allt, fall inte i fällan "sätt det och glöm det". stora agenter byggs inte en gång - de förädlas kontinuerligt.👉 Använd Langfuse för att övervaka, debugga och optimera i det vilda.

The Bottom Line

De flesta AI-agenter går aldrig över prototypfasen.

De fastnar i dev helvetet - bräcklig, opålitlig och omöjlig att upprätthålla.

Men det behöver inte vara så.

Genom att följa denna färdplan i fem steg - från att behärska produktionsfärdig Python och genomföra starka testmetoder, till att distribuera agenter med solida återvinningsstiftelser, orkestreringslogik och verklig övervakning - kan du undvika de vanliga fällorna som fångar så många team.

De är skillnaden mellan att bygga något som arkiveras i en demo-mapp och att distribuera system som löser verkliga problem, anpassar sig över tiden och tjänar användarnas förtroende.

Inte bara coola demos. Inte bara prompt kedjor med kanalband. Men verkliga system med minne, resonemang och kvarvarande kraft.

Det är så produktionsagenter byggs upp.

Inte av en slump, utan av val.

Om du engagerar dig i detta tillvägagångssätt kommer du att vara före kurvan - och dina agenter kommer att klara testet av tiden.

Låt oss höja baren.

Vill du höra från mig oftare?

👉Connect with me on LinkedIn!

Jag delardagligenåtgärdbara insikter, tips och uppdateringar för att hjälpa dig att undvika kostsamma misstag och hålla dig i framkant i AI-världen.

Är du en teknisk professionell som vill växa din publik genom att skriva?

👉Missa inte vårt nyhetsbrev!

MinTech Audience Acceleratorär fylld med handlingsbara copywriting- och publikbyggnadsstrategier som har hjälpt hundratals yrkesverksamma att sticka ut och påskynda sin tillväxt.