Статья
Системное построение ИИ-агентов на открытых LLM
Практический план на Llama, Mistral и LangChain
На этой странице
Системное построение агентов требует чётких целей, детерминированных инструментов и надёжной оценки. В этом руководстве мы реализуем прод-готовый паттерн с оркестрацией LangChain, открытыми LLM (Llama, Mistral) и выполнением инструментов через структурированные функции.
Архитектура
- Агент-планировщик: декомпозирует задачи
- Агент-исполнитель: вызывает инструменты/API
- Память: векторная БД для контекста
- Супервизор: оценивает результаты
Ключевые практики
- Инструменты schema-first
- Детерминированные повторы
- Оценка исходов
- Проверки безопасности
Ещё технические статьи
Вывод агентных рабочих процессов в прод: LangChain, AutoGen и Llama
От ноутбуков к надёжным сервисам
Оценка ИИ-агентов: метрики, трассы и безопасность
Практическая схема оценки агентов
Big Prometheus at Scale: Pros, Cons, and a MoSCoW Map of Observability Tools
TenthMatrix rewrite of the Big Prometheus problem space: Thanos, Cortex/Mimir, VictoriaMetrics, M3/Chronosphere — plus MoSCoW across OTEL, Grafana, SaaS APM and more