Не AI-новини. Не LLM-блог. AI playbook.
Будуй AI агентів, які переживають продакшен.
Практичні патерни, фейл-кейси, архітектура і governance для агентів, які викликають реальні інструменти.
Не впевнені, який патерн? Спроєктуйте агента →
Навчання
Починаємо тут
Модель: що таке агент і коли агенти не потрібні.
5
Показано: 3 / 5
- Що таке AI-агенти
- AI-агенти vs ChatGPT і автоматизація: у чому різниця
- Як AI-агенти приймають рішення
Переглянути все (5) →
Основи
Tool calling, памʼять, planning vs reactive, ліміти LLM.
9
Показано: 3 / 9
- З чого складаються AI-агенти
- Як AI-агенти використовують інструменти (Основи)
- Як AI-агенти мають право використовувати інструменти
Переглянути все (9) →
Патерни агентів
Продакшен-патерни для агентів, які реально можна шипнути й масштабувати.
15
Показано: 3 / 15
- Патерн ReAct Agent: надійна архітектура виконання задач
- Патерн Task Decomposition Agent: розбиття складних завдань
- Патерн Routing Agent: розумна маршрутизація завдань
Переглянути все (15) →
Розробка
Архітектура
Продакшен-стек, observability, rate limits, операції.
10
Показано: 3 / 10
- Agent Runtime: Контроль циклу виконання агентів
- Tool Execution Layer: як агенти безпечно виконують інструменти
- Memory Layer: Як агенти зберігають і дістають пам’ять
Переглянути все (10) →
Управління агентами
Бюджети, approvals, дозволи, audit logs — контроль, без якого агент у проді болить.
12
Показано: 3 / 12
- Agent Governance: контроль і управління AI-агентами в production
- RBAC для AI-агентів: контроль доступу за ролями без зайвих прав
- Контроль бюджетів для AI-агентів: як обмежити витрати в runtime
Переглянути все (12) →
Моніторинг
Логи, трейси, метрики та алерти — щоб інциденти агентів не перетворювались на детектив.
12
Показано: 3 / 12
- Observability для AI-агентів: моніторинг агентних систем
- Agent tracing: як відстежувати рішення агента
- Distributed tracing для агентів: трасування мульти-агентних систем
Переглянути все (12) →
Тестування AI-агентів
Unit tests, golden tasks, record/replay та evals, які ловлять регресії до того, як це зробить прод.
7
Показано: 3 / 7
- Тестування AI-агентів: стратегія тестування в продакшені
- Eval Harness для AI-агентів: як запускати повторювані перевірки
- Golden datasets для AI-агентів: стабільні набори для оцінювання
Переглянути все (7) →
Оптимізація
Тюнінг промптів і рантайму без зламу safety: латентність, вартість, контроль регресій.
1
Показано: 1 / 1
- Оптимізація промптів для AI‑агентів (без поломки продакшену)
Переглянути все (1) →
Безпека
Дозволи, бюджети, kill switch, ідемпотентність, аудит логи.
1
Показано: 1 / 1
- Права доступу AI‑агента до інструментів (з кодом)
Переглянути все (1) →
Інструменти та інтеграції
API, браузерні інструменти, бази даних, automation-платформи.
1
Показано: 1 / 1
- Браузер‑інструмент для AI‑агентів (з кодом)
Переглянути все (1) →
Запобігання
Помилки і рішення
Реальні failure modes і як зупиняти їх у продакшені.
15
Показано: 3 / 15
- Чому AI агенти ламаються: типові проблеми у production
- Дрейф AI-агента: коли агент поступово втрачає фокус
- Нескінченний цикл агента: коли AI-агент не зупиняється
Переглянути все (15) →
Анти‑патерни
Штуки, які виглядають розумно на демо й гарантовано ламають прод.
12
Показано: 3 / 12
- Анти-патерн Agent Everywhere: коли агент використовується для всього
- Анти-патерн Overengineering Agents: надто складна архітектура
- Анти-патерн Too Many Tools: занадто багато інструментів
Переглянути все (12) →
Практика
Практичні гайди
Збери X за 20 хвилин (safe by default).
1
Показано: 1 / 1
- Збери свого першого AI агента (безпечно, з кодом)
Переглянути все (1) →
Приклади
Повні агенти з кодом, схемами та компромісами.
24
Показано: 3 / 24
- ReAct Agent на Python: повний приклад
- Task Decomposition Agent на Python: повний приклад
- Routing Agent на Python: повний приклад
Переглянути все (24) →
Порівняння
Фреймворк vs фреймворк, агенти vs workflows — що ламається в проді й що обрати.
10
Показано: 3 / 10
- AutoGPT vs Production Agents: у чому різниця
- CrewAI vs LangGraph: у чому різниця
- LangChain vs AutoGPT: у чому різниця
Переглянути все (10) →
Інтегровано: продакшен-контрольOnceOnly
Додай guardrails до агентів з tool-calling
Зашип цей патерн з governance:
- Бюджетами (кроки / ліміти витрат)
- Дозволами на інструменти (allowlist / blocklist)
- Kill switch та аварійна зупинка
- Ідемпотентність і dedupe
- Audit logs та трасування
Інтегрована згадка: OnceOnly — контрольний шар для продакшен агент-систем.
Приклад policy (концепт)
Python
# Example (Python — conceptual)
policy = {
"budgets": {"steps": 25, "usd": 2.0},
"tools": {"allow": ["http.get", "browser.search"]},
"controls": {"kill_switch": True, "idempotency": True, "audit": True},
}
# run = onceonly.run(policy)
# result = run.invoke(agent, input="...")