Kun aloin rakentaa AI-agentteja, tein saman virheen, jota useimmat ihmiset tekevät: Keskityin hämmästyttävään demoon sen sijaan, että rakentaisin jotain, joka voisi selviytyä tuotannossa Itse asiassa Prototyyppi näytti älykkäältä, vastasi nopeasti ja käytti uusimpia avoimen lähdekoodin kirjastoja. Virheet ilmestyivät edge-tapauksissa. Agentti kamppaili luotettavuuden kanssa. Logging oli ajatus. Ja skaalautuminen? Unohda se. tajusin, etten ollut rakentanut todellista järjestelmää - olin rakentanut leluja. Muutaman tuskallisen uudelleenrakentamisen jälkeen (ja yli viikonlopun, joka menetti spagettipyyntöjen korjaamiseen), lopulta lukitsin luotettavan lähestymistavan. Olitpa yksinrakentaja tai AI: n käyttöönotto mittakaavassa tiimin sisällä, tämä on lähestymistapa, jota toivoisin, että joku olisi antanut minulle ensimmäisenä päivänä. Sisällön taulukko 
 
 
 
 
 
 Vaihe 1: Master Python tuotannon AI Vaihe 2: Tee agentista vakaa ja luotettava Vaihe 3: Mene syvälle RAG: lle Vaihe 4: Määrittele vahva agenttiarkkitehtuuri Vaihe 5: Tarkkaile, opi ja paranna tuotantoa Step 1: Master Python for Production AI Vaihe 1: Master Python tuotannon AI Jos ohitat perustukset, kaikki muu romahtaa myöhemmin. Ennen kuin huolehdit agentteista tai LLM: stä, sinun on tutustuttava Pythonin perusteisiin. 
 
 FastAPI: Näin agentti puhuu maailmalle. Rakenna kevyitä, turvallisia, skaalautuvia päätepisteitä, joita on helppo ottaa käyttöön. 
 
 Async-ohjelmointi: Agentit odottavat usein APIs- tai tietokantoja. Async auttaa heitä tekemään enemmän, nopeammin, estämättä niitä. 
 
 Pydantic: Tiedot, jotka tulevat agenttisi sisään ja ulos, on oltava ennustettavissa ja validoitu. Pydantic antaa sinulle järjestelmiä, jotka estävät puolet tulevista vikoistasi. Jos nämä työkalut ovat sinulle uusia, ei stressiä. Tässä muutamia hyviä resursseja, joiden avulla voit nousta vauhtiin: 
 
 
 
 
 Python FastAPI Crash -kurssi Async ohjelmointi selitetty Virallinen tutoriali Tutorialismi Tutorialismi Ohita tämä, ja olet jumissa kanava-tappaamalla satunnaisia toimintoja yhdessä. Nail se, ja olet valmis vakavaan työhön. Step 2: Make Your Agent Stable and Reliable Vaihe 2: Tee agentista vakaa ja luotettava Tässä vaiheessa agenttisi "toimii" teknisesti, mutta tuotanto ei välitä siitä - se välittää siitä, mitä tapahtuu, kun asiat tapahtuvat. työtä varten. Älä Tarvitset kaksi asiaa täällä: 
 
 Kun jokin rikkoo (ja se tulee), lokit auttavat sinua näkemään tarkalleen, mikä meni pieleen ja miksi. 
 
 Testit: Yksikötestit saavat kiinni tyhmiä virheitä ennen kuin ne osuu tuotantoon.Integratiotestit varmistavat, että työkalut, kehotukset ja API:t toimivat hyvin yhdessä.Jos agentti rikkoo joka kerta, kun muutat koodia, et koskaan lähetä luottavaisesti. Laita molemmat paikoilleen nyt, tai viettää kaksinkertainen aika myöhemmin purkaa kaaosta. Jos et ole varma mistä aloittaa, nämä ohjeet auttavat: 
 
 
 
 Python kirjautuminen Python logging Kuinka kirjoittaa yksikkökokeita Pythonissa REST API -integraatio Pythonin kanssa Step 3: Go Deep on RAG Vaihe 3: Mene syvälle RAG: lle Agentit, joilla ei ole pääsyä luotettavaan tietoon, tekevät vähän muutakin kuin heijastavat opittuja kuvioita. RAG muuttaa agenttisi jotain älykkäämpiä - antaa sille muistia, tosiasioita ja todellista kontekstia. Aloita perustusten kanssa: 
 
 Ymmärrä RAG: Opi, mitä se on, miksi se on tärkeää ja miten se sopii järjestelmän suunnitteluun. 
 
 Text Embeddings + Vector Stores: Nämä ovat keräämisen rakennuspalikoita. 
 
 PostgreSQL vaihtoehtona: Monissa käyttötapauksissa et tarvitse hienoa vektoritiedostoa - hyvin indeksoitu Postgres-asennus voi toimia hyvin. Kun olet oppinut perusasiat, on aika optimoida: 
 
 : Smart chunking means better retrieval. Naive splits kill performance. Chunking Strategies 
 
 LangChain for RAG: Korkean tason kehys, joka liimaa kaiken yhteen - palaset, kyselyt, LLM: t ja vastaukset. 
 
 Arviointityökalut: Tiedä, ovatko vastauksesi hyviä. Tarkkuus ja palautus eivät ole valinnaisia mittakaavassa. Useimmat huijarit epäonnistuvat täällä. älä ole yksi heistä. Oletko valmis kaivamaan syvemmälle? Nämä resurssit ohjaavat sinua: 
 
 
 
 
 
 
 
 Ymmärrä RAG Sisäänrakennettu teksti Vektorin tietokanta Chunking strategioita RAG ja LangChain RAG arviointi Edistyksellinen RAG Step 4: Define a Robust Agent Architecture Vaihe 4: Määrittele vahva agenttiarkkitehtuuri Tehokas agentti ei ole vain viesti – se on täydellinen järjestelmä. Rakentaa sellainen, joka todella toimii tuotannossa, tarvitset rakenteen, muistin ja hallinnan. 
 
 Agent Frameworks (LangGraph): Ajattele tätä agenttisi aivoina. Se käsittelee tilaa, siirtymiä, uudelleenkäynnistyksiä ja kaikkea logiikkaa, jota et halua koodata. 
 
 Prompt Engineering: Selkeät ohjeet ovat tärkeitä. Hyvät kehotukset tekevät eron arvauksen ja luotettavan käyttäytymisen välillä. 👉 Prompt Engineering Guide Nopea insinööriopas 
 
 SQLAlchemy + Alembic: Tarvitset todellisen tietokannan – ei pelkästään tietämyksen, vaan myös kirjaamisen, muistin ja agentin tilan.Nämä työkalut auttavat hallitsemaan siirtymiä, rakennetta ja pysyvyyttä. 👉 Database Management (SQLAlchemy + Alembic) Tietokannan hallinta (SQLAlchemy + Alembic) Kun nämä tulevat yhteen, saat agentin, joka ei vain – se ajattelee, seuraa ja paranee ajan myötä. Vastaa Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production Vaihe 5: Tarkkaile, opi ja paranna tuotantoa The final step is the one that separates hobby projects from real systems: continuous improvement. Kun agenttisi on elossa, et ole valmis - olet vasta aloittamassa. 
 
 Seuraa kaikkea: Käytä työkaluja, kuten Langfusea tai omia mukautettuja lokeja, jotta voit seurata, mitä agenttisi tekee, mitä käyttäjät sanovat ja missä asiat häviävät. 
 
 Tutki käyttäjän käyttäytymistä: Jokainen vuorovaikutus on palautetta. Etsi kitkapisteitä, sekaannusta ja epäonnistumistapoja. 
 
 Usein iteroi: Käytä oivalluksiasi muokkaamaan kehotuksia, päivittämään työkaluja ja priorisoimaan tärkeintä. Tärkeintä on, ettet joudu "aseta ja unohda" ansaan. 👉  . Use Langfuse to monitor, debug, and optimize in the wild Käytä Langfusea valvomaan, vianmääritykseen ja optimointiin luonnossa The Bottom Line Alempi linja Useimmat AI-agentit eivät koskaan ylitä prototyyppivaihetta. He ovat jumissa dev helvetissä - hauras, epäluotettava ja mahdoton ylläpitää. Mutta sen ei tarvitse olla näin. Noudattamalla tätä 5-vaiheista etenemissuunnitelmaa - tuotannon valmiiden Pythonin hallitsemisesta ja vahvojen testauskäytäntöjen toteuttamisesta, agenteiden käyttöönotosta, joilla on vankka palautusperusta, orkestrointilogiikka ja reaalimaailman seuranta - voit välttää yhteisiä ansoja, jotka loukkaavat niin monia joukkueita. Nämä eivät ole vain parhaita käytäntöjä sujuvamman kehityskierron aikaansaamiseksi.Ne ovat ero sellaisen rakentamisen välillä, joka arkistoidaan demo-kansiossa, ja sellaisten järjestelmien käyttöönoton välillä, jotka ratkaisevat todellisia ongelmia, sopeutuvat ajan myötä ja ansaitsevat käyttäjien luottamuksen. Ei pelkästään viileitä esityksiä.Ei pelkästään ketjuja, joissa on kanavakaappi.Mutta todellisia järjestelmiä, joissa on muisti, päättely ja pysyvä voima. Näin tuotantopalvelut rakennetaan. Ei sattumalta, vaan valinnan kautta. Jos sitoudut tähän lähestymistapaan, olet edellä käyrää - ja edustajasi kestävät ajan testin. Let’s raise the bar. Haluatko kuulla minusta useammin? Haluatko kuulla minusta useammin? ! Ota yhteyttä meihin LinkedInissä Ota yhteyttä meihin LinkedInissä ja jakaa toimivia oivalluksia, vinkkejä ja päivityksiä, jotka auttavat sinua välttämään kalliita virheitä ja pysymään eturintamassa AI-maailmassa. Päivittäinen Oletko tekninen ammattilainen, joka haluaa kasvattaa yleisöäsi kirjoittamalla? Oletko tekninen ammattilainen, joka haluaa kasvattaa yleisöäsi kirjoittamalla? ! Älä missaa uutiskirjeitä Älä missaa uutiskirjeitä Minun on täynnä toimivia copywriting- ja yleisörakentamisstrategioita, jotka ovat auttaneet satoja ammattilaisia erottua ja nopeuttaa kasvuaan. 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

Tämä ääni on tuotettu tarinan alkuperäisellä kielellä!

Miksi useimmat AI-agentit epäonnistuvat tuotannossa (ja miten rakentaa niitä, jotka eivät)

About Author

KOMMENTIT

RIPUTA TAGSIA

TÄMÄ ARTIKKELI ESITETTIIN

Related Stories

Spaghetti

2.5 Reasons to Watch HackerNoon's Self-made Documentary

HEPT MOVES ON

PENANCE

Spaghetti

2.5 Reasons to Watch HackerNoon's Self-made Documentary

HEPT MOVES ON

PENANCE

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps