Технические руководства по созданию AI-агентов
От моделирования протокола и проектирования сервера до изоляции прав — руководство по созданию стабильного слоя интеграции инструментов для AI-агентов с MCP.
На основе реального продакшн-опыта объясняется, как построить замкнутый цикл трассировки, оценки и аналитики затрат для AI-агентов с Langfuse.
С акцентом на структурированные выводы, вызов инструментов и восстановление после ошибок — практические паттерны PydanticAI для продакшен-систем.
Практический разбор сильных и слабых сторон browser-use в автоматизации веб-задач, со стратегиями стабильного выполнения и восстановления после сбоев.
Лучшие практики для продакшена по проектированию индексов, фильтрации, переранжированию и оценке при построении слоёв поиска RAG с Qdrant.
Подробное руководство о том, как MetaGPT достигает полной автоматизации разработки ПО через ролевую игру
Всестороннее сравнение популярных векторных БД с открытым кодом: Milvus, Chroma и Weaviate
Научитесь оценивать качество RAG-систем с помощью Ragas и DeepEval
Научитесь создавать stateful AI-агенты с долгосрочной памятью с помощью Letta (MemGPT)
Детальное сравнение трёх популярных AI-ассистентов кодирования для выбора лучшего инструмента разработки
Глубокое сравнение основных фреймворков AI-агентов, включая LangChain, LangGraph, CrewAI и AutoGen, для выбора лучшего стека разработки.
Практическое руководство по созданию полноценного AI-агента с нуля, охватывающее настройку окружения, основные компоненты и интеграцию инструментов.
Глубокое погружение в принципы, архитектурные паттерны и лучшие практики создания эффективных систем мультиагентного взаимодействия.
Пошаговое руководство по установке и запуску AutoGPT локально, включая настройку окружения, развёртывание Docker и устранение типичных проблем.
Подробное объяснение Retrieval-Augmented Generation и создание приватных баз знаний для AI-агентов для повышения точности и надёжности.