UK
Помилки і рішення
Реальні failure modes і як зупиняти їх у продакшені.
- Чому AI агенти ламаються: типові проблеми у production★★☆Чому AI-агенти ламаються в production: infinite loops, tool spam, budget explosion, prompt injection і runtime-помилки. Які збої трапляються найчастіше і як їх зупиняти.
- Дрейф AI-агента: коли агент поступово втрачає фокус★★☆Agent drift виникає, коли AI-агент поступово відходить від початкової задачі. Чому це трапляється у production і як runtime-обмеження допомагають це зупинити.
- Нескінченний цикл агента: коли AI-агент не зупиняється★★☆Infinite loop виникає, коли агент продовжує генерувати нові кроки без реального прогресу. Чому це стається і як це зупиняють у production.
- Deadlocks агентів: коли агенти блокують один одного★★☆Deadlock виникає, коли кілька агентів чекають один на одного і система не може рухатися далі. Чому це трапляється у multi-agent системах і як цього уникнути.
- Tool spam: коли AI-агент занадто часто викликає інструменти★★☆Tool spam виникає, коли агент знову і знову викликає ті самі tools без реального прогресу. Чому це стається і як це обмежують у production.
- Збій інструменту: коли tools агента ламаються★★☆Tool failure виникає, коли зовнішні API або інструменти повертають помилки, таймаути чи нестабільні результати. Як агентні системи мають це обробляти.
- Перевитрата токенів: коли AI-агент витрачає забагато токенів★★☆Token overuse виникає, коли агент марнує токени на довгі reasoning-цикли або зайвий контекст. Як це контролювати у production.
- Вибух бюджету: коли витрати агента різко зростають★★☆Budget explosion виникає, коли неконтрольоване виконання агента швидко збільшує витрати на API та модель. Як execution budgets допомагають це стримувати.
- Вигадані джерела: коли AI-агент вигадує посилання і дані★★☆Hallucinated sources виникають, коли агент посилається на документи, лінки або факти, яких насправді не існує. Чому це стається і як це виявляти.
- Пошкодження відповіді: коли результати агента ламаються★★☆Response corruption виникає, коли вихід агента стає неповним, пошкодженим або логічно зламаним між кроками. Чому це трапляється у production.
- Отруєння контексту: коли контекст агента стає ненадійним★★☆Context poisoning виникає, коли пам’ять, retrieved data або попередні повідомлення псують reasoning агента. Чому це призводить до хибних рішень.
- Prompt injection: коли AI-агента намагаються маніпулювати★★☆Prompt injection виникає, коли шкідливий вхід змінює поведінку агента, обходить інструкції або провокує небезпечні дії. Як цьому протидіють у production.
- Каскадні збої: коли одна помилка агента поширюється далі★★☆Cascading failures виникають, коли помилка одного tool, сервісу або агента запускає ширший ланцюг збоїв. Чому агентні системи до цього вразливі.
- Частковий збій: коли ламається частина агентної системи★★☆Partial outage виникає, коли перестає працювати лише частина агентної системи, а решта залишається доступною. Як це ламає пайплайни і UX.
- Хаос мультиагентів: коли занадто багато агентів конкурують★★☆Multi-agent chaos виникає, коли надто багато агентів взаємодіють без чітких ролей, лімітів і координації. Чому це робить систему нестабільною.