Блог

Здесь я пишу о фронтенде и обо всём, что связано с ИИ: агентах, LLM, RAG и инструментах разработки.

Дневник курсаУрок 20

Тестирование ИИ-агента и оценка качества ответов

Зелёная сборка не говорит о качестве ответа. Как собирают золотой набор кейсов и что замеры показывают про надёжность модели-судьи.

  • evals
  • testing
  • llm-judge
  • quality-gate
Дневник курсаУрок 18

Хранение состояния агента и восстановление после сбоев

Что остаётся от агента после перезапуска процесса, как прерванная работа продолжается с того же места и во что обходится накопленная история чекпоинтов.

  • langgraph
  • checkpointing
  • state-persistence
  • fault-tolerance
  • production
Дневник курсаУрок 17

Корпоративные интеграции и стандарт MCP

Стандарт MCP закрывает подключение и обнаружение инструментов; права, подтверждения и проверка результата остаются вашим кодом.

  • mcp
  • integration
  • tool-calling
  • protocol
  • oauth
Дневник курсаУрок 16

Надёжность агента и границы самоисправления

Почему длинная цепочка шагов рвётся, что измерено про петлю самоисправления и как строят лестницу деградации, когда ответ модели не годится.

  • reliability
  • self-correction
  • fallback
  • hallucinations
Дневник курсаУрок 15

Инструмент агента — это API с двумя контрактами

Вход и выход инструмента проверяют разное: где кончается гарантия схемы, как упаковать сбой сети в валидный ответ и чем кормить модель при ошибке.

  • tool-calling
  • pydantic
  • contract-first
  • validation
Дневник курсаУрок 14

Инженерия контекста и защита входа от промпт-инъекций

Сколько данных влезает в контекстное окно модели, чем платит сжатие истории и что на самом деле отсекает фильтр против промпт-инъекций — с числами из замеров.

  • context-engineering
  • prompt-injection
  • guardrails
  • llm-context
Дневник курсаУрок 13

Гарантии LangGraph кончаются на границе состояния

Что сохраняется при сбое узла, во сколько обходится снимок состояния, почему после паузы работа повторяется и как выкатывать новую версию на живых диалогах.

  • langgraph
  • state-machine
  • determinism
  • checkpointing
  • production
Дневник курсаУрок 12

Мультиагентное обучение с подкреплением: устройство, ограничения и граница переноса

Академическая мультиагентность против инженерной: взрыв совместных действий, нестационарность, назначение вклада и где кончается перенос приёмов.

  • marl
  • reinforcement-learning
  • multi-agent
  • emergence
Дневник курсаУрок 11

Мультиагентные системы в продакшене: паттерн выбирают по слабому месту

Уязвимость каждого архитектурного шаблона команды агентов, предел глубины декомпозиции, запасной путь при отказе провайдера и цена изоляции.

  • multi-agent
  • architecture
  • orchestration
  • reliability
  • sandboxing
Дневник курсаУрок 10

Протокол A2A: общий язык агентов, паспорт исполнителя и спор о зрелости

Зачем нужен слой «агент ↔ агент», как устроены паспорт агента и жизненный цикл задачи и почему протокол зрелый на синтаксисе, но сырой в управлении.

  • a2a
  • agent-interoperability
  • mcp
  • multi-agent
  • protocols
Дневник курсаУрок 9

Безопасность ИИ-агентов: модель угроз, защита архитектурой и закон о данных

Почему фильтры на промпт пробиваемы, как защищаться архитектурой и изоляцией, что требует ФЗ-152 и почему высокая точность детектора инъекций обманчива.

  • security
  • agents
  • prompt-injection
  • guardrails
  • sandbox
Дневник курсаУрок 8

Мультиагентные системы: когда команда агентов окупается

Почему надёжность падает экспоненциально с длиной цепочки и координация множит ошибки, какие топологии выживают в проде, фреймворки CrewAI/AutoGen/LangGraph и память Mem0 между сессиями.

  • multi-agent
  • agents
  • orchestration
  • crewai
  • memory
Дневник курсаУрок 7

AgentOps: наблюдаемость, оценка качества и контроль затрат агентов

Три зоны ответственности при эксплуатации ИИ-агентов: трассировка шагов, регресс-тесты на метриках и лимиты против неконтролируемых циклов.

  • agentops
  • observability
  • evals
  • llm-as-judge
  • cost-control
Дневник курсаУрок 6

LangGraph: агент как машина состояний

LangGraph описывает агента как граф: ветвления, циклы, сохранение прогресса и паузы на подтверждение человека — то, чего линейная цепочка не даёт.

  • langgraph
  • ai-agents
  • orchestration
  • state-machine
Дневник курсаУрок 5

Агент за рулём компьютера: как работает и где быть осторожным

Агент видит экран и кликает как человек: где он заменяет API, как читать его бенчмарки и три слоя защиты от вредных инструкций.

  • computer-use
  • ai-agents
  • security
  • prompt-injection
Дневник курсаУрок 4

Структурный вывод и типизация агента: контракт вместо парсинга JSON

Схема как контракт, а не просьба в промпте: три уровня контроля вывода, рассуждение по схеме, зависимости без промпта и циклы валидации в PydanticAI.

  • pydantic-ai
  • structured-output
  • llm-agents
  • validation
Дневник курсаУрок 3

RAG-системы: качество ответа определяет поиск, а не модель

Ответ модели хорош ровно настолько, насколько хорош поиск по вашим данным. Как собрать такой поиск, что делать со сканами и таблицами и почему на сложных вопросах слабым звеном становится не поиск, а рассуждение модели.

  • rag
  • hybrid-search
  • reranking
  • vector-databases
  • retrieval
Дневник курсаУрок 2

Управление мышлением агента: глубина рассуждения, бюджеты и роутинг

Глубина «мышления» модели имеет обратную точку: после порога качество падает, а счёт растёт. Как мерить, ограничивать и роутить — в проде, не на бумаге.

  • ai-agents
  • reasoning-effort
  • cost-control
  • routing
  • observability
Дневник курсаУрок 1

ИИ-агенты в 2026: устройство, выбор модели и провалы в проде

Лестница зрелости от чат-бота до агента, четыре компонента анатомии, обрыв контекста при росте каталога инструментов, четыре критерия выбора модели, бенчмарки 2026 с поправкой на обвязку и типология провалов агентов в проде.

  • ai-agents
  • llm
  • model-selection
  • benchmarks