When I first started building AI agents, I made the same mistake most people do: I focused on getting a flashy demo instead of building something that could  oorleef in die produksie. Eintlik Die prototype lyk slim, reageer vinnig, en gebruik die nuutste open-source biblioteke. Bugs het in rand gevalle verskyn. Die agent het met betroubaarheid gesukkel. Logging was 'n na-denk. En skaal? vergeet dit. Ek het besef ek het nie 'n werklike stelsel gebou nie - ek het 'n speelding gebou. Na 'n paar pynlike herbouings (en meer as 'n naweek verlore om spaghetti-opdragte te debug), het ek uiteindelik in 'n betroubare benadering gesluit. Of jy nou 'n solo-bouer is of AI op groot skaal binne 'n span implementeer, dit is die benadering wat ek wou hê iemand het my op die eerste dag gegee. Tabel van inhoud 
 
 
 
 
 
 Stap 1: Meester Python vir Produksie AI Stap 2: Maak jou agent stabiel en betroubaar Stap 3: Gaan diep op RAG Stap 4: Definieer 'n Robuste Agent Architecture Stap 5: Monitor, leer en verbeter in produksie Step 1: Master Python for Production AI Stap 1: Meester Python vir Produksie AI As jy die basiese beginsels overslaan, breek alles later af. Voordat jy bekommerd is oor agente of LLMs, moet jy die basiese beginsels van Python naak. 
 
 FastAPI: Dit is hoe jou agent met die wêreld praat. Bou ligte, veilige, skaalbare eindpunte wat maklik te implementeer is. 
 
 Async Programming: Agente wag dikwels op API's of databasisse. Async help hulle om meer te doen, vinniger, sonder om te blokkeer. 
 
 Pydantic: Data wat in en uit jou agent gaan, moet voorspelbaar en gevalideer word. Pydantic gee jou skema's wat die helfte van jou toekomstige foute voorkom. As hierdie gereedskap vir jou nuut is, geen stres nie. Hier is 'n paar goeie hulpbronne om jou te help om op te spoed: 
 
 
 
 
 Python FastAPI Crash kursus Async programmering verduidelik Offisiële Tutoriale Pydriese tutoriale Skip dit, en jy is vasgesteek duct-tapping ewekansige funksies saam. Nail dit, en jy is gereed vir ernstige werk. Step 2: Make Your Agent Stable and Reliable Stap 2: Maak jou agent stabiel en betroubaar Op hierdie stadium, jou agent tegniese "werk."Maar produksie maak nie saak nie - dit maak nie saak wat gebeur as dinge gebeur nie. die werk. Don nie Daar is twee dinge wat jy hier nodig het: 
 
 Wanneer iets breek (en dit sal), logs help jy om presies te sien wat verkeerd gegaan het en hoekom. 
 
 Testeer: Unit toetse vang dom foute voordat hulle die produk slaan. Integrasie toetse maak seker dat jou gereedskap, prompts en API's goed saam speel. As jou agent breek elke keer as jy 'n lyn kode verander, sal jy nooit vertroud wees om te stuur nie. Plaas beide nou in plek, of spandeer die dubbele van die tyd later om chaos te vernietig. As jy nie seker is waar om te begin nie, sal hierdie gidse help: 
 
 
 
 Inleiding tot Python logging Hoe om eenheid toetse in Python te skryf REST API-integrasie met Python Step 3: Go Deep on RAG Stap 3: Gaan diep op RAG Agente sonder toegang tot betroubare kennis doen min meer as echo geleerde patrone. RAG verander jou agent in iets slimmer - gee dit geheue, feite en werklike konteks. Begin met die fondamente: 
 
 Begryp RAG: Leer wat dit is, hoekom dit belangrik is, en hoe dit in jou stelselontwerp pas. 
 
 Text Embeddings + Vector Stores: Dit is die boublokke van herstel. Bewaar stukke kennis, en haal dit op grond van relevansie. 
 
 PostgreSQL as 'n Alternatief: Vir baie gebruik gevalle, het jy nie 'n fancy vektor DB nodig nie - 'n goed geïndexeerde Postgres-opstelling kan net goed werk. Sodra jy die basiese beginsels gesny het, is dit tyd om te optimaliseer: 
 
 Chunking Strategies: Slim chunking beteken beter herstel. Naïeve splits dood prestasie. 
 
 LangChain vir RAG: 'n hoë-vlakke raamwerk om alles saam te plak - stukke, vrae, LLMs en antwoorde. 
 
 Evalueringsgereedskap: Weet of jou antwoorde goed is nie. Preciesheid en terugroep is nie optioneel op skaal nie. Die meeste flakke agente misluk hier.Moenie een van hulle wees nie. Is jy gereed om dieper te grawe? Hierdie hulpbronne sal jou lei: 
 
 
 
 
 
 
 
 Begrip van RAG Integrasie teks Vektor databasis Chunking strategieë RAG met LangChain RAG evaluering Vooruitkoms van RAG Step 4: Define a Robust Agent Architecture Stap 4: Definieer 'n Robuste Agent Architecture 'N kragtige agent is nie net 'n oproep nie - dit is 'n volledige stelsel. Om een te bou wat werklik in produksie werk, benodig jy struktuur, geheue en beheer. 
 
 Agent Frameworks (LangGraph): Dink aan hierdie as jou agent se brein. Dit hanteer state, oorgange, retries, en al die logika wat jy nie wil hardcode nie. 
 
 Prompt Engineering: Duidelike instruksies is belangrik. Goeie prompts maak die verskil tussen raaiwerk en betroubare gedrag. 👉 Prompt Engineering Guide Snelle ingenieursgids 
 
 SQLAlchemy + Alembic: Jy sal 'n ware databasis nodig hê - nie net vir kennis nie, maar vir logging, geheue en agenttoestand. Hierdie gereedskap help om migrasie, struktuur en volharding te bestuur. 👉 Database Management (SQLAlchemy + Alembic) Database Management (SQLAlchemy + Alembic) Wanneer dit saamkom, kry jy 'n agent wat nie net - dit dink, volg, en verbeter met verloop van tyd. Reageer Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production Stap 5: Monitor, leer en verbeter in produksie Die laaste stap is die een wat hobby-projekte van werklike stelsels skei: voortdurende verbetering. Sodra jou agent lewe, is jy nie klaar nie - jy begin net. 
 
 Monitor alles: Gebruik gereedskap soos Langfuse of jou eie aangepaste logboeke om te volg wat jou agent doen, wat gebruikers sê, en waar dinge breek. 
 
 Studeer gebruikersgedrag: Elke interaksie is terugvoer. Kyk na friksiepunte, verwarring en mislukkingsmodusse. 
 
 Iterate Frequently: Gebruik jou insigte om aanbevelings aan te pas, gereedskap te verbeter en te prioritiseer wat die belangrikste is. Die belangrikste ding, moenie val in die "stel dit en vergeet dit" val nie. Groot agente word nie een keer gebou nie - hulle word voortdurend verfyn. 👉 Gebruik Langfuse om in die wild te monitor, te debug en te optimaliseer. Gebruik Langfuse om te monitor, debug en optimiseer in die wild The Bottom Line Die onderliggende lyn Die meeste AI-agente maak dit nooit oor die prototipefase nie. Hulle raak vas in die duiwel - broos, onbetroubaar en onmoontlik om te onderhou. Maar dit hoef nie so te wees nie. Deur hierdie 5-stap-wegkaart te volg - van die beheer van produksie-bereide Python en die implementering van sterk toetspraktyke, tot die ontplooiing van agente met stewige herstelbasisse, orkestrasie-logika en werklike monitoring - kan jy die algemene valstrike vermy wat so baie teams val. Dit is die verskil tussen die bou van iets wat in 'n demo-map gearchiveer word en die implementering van stelsels wat werklike probleme oplos, met verloop van tyd aanpas en gebruikersvertroue verdien. Nie net koel demonstrasie nie.Niet net prompt ketting met duct tape.Maar werklike stelsels met geheue, rede en bly krag. Dit is hoe produktiewe agente gebou word. Nie per toeval nie, maar deur keuse. As jy aan hierdie benadering verbind, sal jy voor die kurwe wees - en jou agente sal die toets van tyd weerstaan. Kom ons maak die bar. Wil jy meer dikwels van my hoor? Wil jy meer dikwels van my hoor? die ! Connect with me on LinkedIn Kontak my op LinkedIn Ek deel werkbare insigte, wenke en updates om u te help om duur foute te vermy en voor te bly in die wêreld van AI. Volg my hier: Daaglikse Is jy 'n tegnologie professionele soek om jou gehoor te groei deur te skryf? Is jy 'n tegnologie professionele soek om jou gehoor te groei deur te skryf? die ! Don’t miss my newsletter Moenie my nuusbrief misloop nie Ons is gevul met aktiewe copywriting en publiek-bou strategieë wat gehelp het honderde professionele uitsteek en versnel hul groei. Tech Audience Accelerator

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

👉 Join The Tech Audience Accelerator 👈

Read My Stories

Hierdie oudio word in die oorspronklike taal van die storie vervaardig!

Te lank; Om te lees

Make resilience your competitive advantage

Hoekom die meeste AI-agente misluk in produksie (en hoe om diegene te bou wat nie)

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

Meet the Writer: HackerNoon Contributor Daniil Sitdikov, Software Engineer

Hurry! One Month Left to Win from $5000 in the Web3 Development Writing Contest

'Decentralization Means Freedom': Interview with Alfredo de Candia

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 2 Results 🎉

Meet the Writer: HackerNoon Contributor Daniil Sitdikov, Software Engineer

Hurry! One Month Left to Win from $5000 in the Web3 Development Writing Contest

'Decentralization Means Freedom': Interview with Alfredo de Candia

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps