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-агент (простими словами)
- Чим AI-агент відрізняється від ChatGPT і автоматизації (Workflow)
- Як AI-агент приймає рішення (і чому це не магія)
Переглянути все (5) →
Основи
Tool calling, памʼять, planning vs reactive, ліміти LLM.
9
Показано: 3 / 9
- З чого складається AI-агент
- Як агент використовує інструменти (Основи)
- Як обмежити доступ до інструментів
Переглянути все (9) →
Патерни агентів
Продакшен-патерни для агентів, які реально можна шипнути й масштабувати.
15
Показано: 3 / 15
- Архітектура React-агента: патерни, помилки, рішення
- Патерн Task Decomposition Agent: розбивка складних задач
- Патерн Routing Agent: розумний вибір виконавця
Переглянути все (15) →
Побудова
Архітектура
Продакшен-стек, observability, rate limits, операції.
4
Показано: 3 / 4
- Контейнеризація AI‑агентів (щоб вони не помирали на деплої)
- Гібридна Архітектура (Workflow + Agent)
- Multi-tenant Дизайн Агента (Ізоляція + Управління)
Переглянути все (4) →
Governance та guardrails
Бюджети, approvals, дозволи, audit logs — контроль, без якого агент у проді болить.
7
Показано: 3 / 7
- Allowlist vs Blocklist (чому default-deny перемагає) + Код
- Budget Controls для AI агентів (кроки, час, $) + Код
- Cost Limits для AI агентів (зупинити витрати) + Код
Переглянути все (7) →
Спостережуваність і моніторинг
Логи, трейси, метрики та алерти — щоб інциденти агентів не перетворювались на детектив.
1
Показано: 1 / 1
- Логи AI‑агентів (що логувати, що редагувати, на що алертити)
Переглянути все (1) →
Тести та оцінювання
Unit tests, golden tasks, record/replay та evals, які ловлять регресії до того, як це зробить прод.
1
Показано: 1 / 1
- Юніт‑тести для AI‑агентів (детерміновано, дешево, реально корисно)
Переглянути все (1) →
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 та контроль
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) →
Уникати
Фейли та фікси
Реальні failure modes і як зупиняти їх у продакшені.
12
Показано: 3 / 12
- Тихий drift агента (регресія якості) + детекція + код
- Budget explosion (коли агент спалює гроші) + фікси + код
- Cascading tool failures (як агенти підсилюють аутеджі) + код
Переглянути все (12) →
Анти‑патерни
Штуки, які виглядають розумно на демо й гарантовано ламають прод.
4
Показано: 3 / 4
- Без моніторингу (антипатерн) + Що логувати + Код
- Single-step агенти (антипатерн) + фікси + код
- Сліпо довіряти output інструментів (антипатерн) + фікси + код
Переглянути все (4) →
Застосувати
Плейбуки
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.
1
Показано: 1 / 1
- Приклад AI‑агента підтримки (з кодом)
Переглянути все (1) →
Порівняння
Фреймворк vs фреймворк, агенти vs workflows — що ламається в проді й що обрати.
6
Показано: 3 / 6
- AutoGPT vs продакшен‑агенти (порівняння) + код
- CrewAI vs LangGraph (порівняння для продакшену) + код
- LangGraph vs AutoGPT (порівняння для продакшену) + код
Переглянути все (6) →
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="...")