私は最初にAIエージェントを構築し始めたとき、ほとんどの人々が犯す同じ過ちを犯しました:私は、できるものを構築する代わりに、明るいデモを手に入れることに集中しました。 生産で生き残る。 実際 最初は順調に機能していました。プロトタイプはスマートに見え、迅速に反応し、最新のオープンソースライブラリを使用しました。 エッジケースでバグが発生しました エージェントは信頼性に苦労しました ログアップは後で考えたことでした スケールアップ? 忘れてください 私は本当のシステムを構築していないことに気付きました - 私はおもちゃを構築しました。 いくつかの痛ましい再構築の後(そして、スパゲッティプロンプトのデバッグに失われた週末を超えて)、私はようやく信頼できるアプローチに閉じ込められました。 あなたがソロビルダーであろうと、チーム内の規模でAIを展開していても、これは誰かが1日目に私に渡したかったアプローチです。 コンテンツテーブル 
 
 
 
 
 
 ステップ1:Master Python for Production AI ステップ2:あなたのエージェントを安定して信頼できるようにする ステップ3:Go Deep on RAG STEP 4: Robust Agent Architecture を定義する Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production Step 1: Master Python for Production AI ステップ1:Master Python for Production AI あなたが基礎を飛び越えると、他のすべてが後で崩壊します。エージェントやLLMについて心配する前に、あなたはPythonの基礎を指す必要があります。 
 
 FastAPI: これがあなたのエージェントが世界に話しかける方法です。展開しやすい軽量で安全でスケーラブルなエンドポイントを構築します。 
 
 Async プログラミング: エージェントはしばしば API またはデータベースで待機します Async は、ブロックすることなく、より多くのことを、より速く行うのに役立ちます。 
 
 Pydantic:あなたのエージェントから入って出るデータは予測可能で検証されなければなりません Pydanticは、あなたの将来のバグの半分を防ぐスケジュールを提供します。 これらのツールがあなたにとって新しい場合は、ストレスはありません。 以下は、スピードを上げるのに役立ついくつかの素晴らしいリソースです。 
 
 
 
 
 Python FastAPI クラッシュコース Async プログラミング説明 オフィシャルチュートリアル ピアノチックチュートリアル これを飛び越えて、あなたは偶然の機能を一緒にタップしつつあります. Nail it, and you are ready for serious work. Step 2: Make Your Agent Stable and Reliable ステップ2:あなたのエージェントを安定して信頼できるようにする この段階では、あなたのエージェントは技術的に「働く」が、生産はそれを気にしません。 仕事 ダン You need two things here: 
 
 何かが壊れる時(そしてそれが起こる時)、ログはあなたが正確に何が間違ったのか、そしてなぜかを見るのに役立ちます。 
 
 テスト:ユニットテストは、プロダクトに到達する前に愚かなエラーをキャッチします。Integration tests make sure your tools, prompts, and APIs play nice together. If your agent breaks every time you change a line of code, you will never ship confidently.ユニットテストは、あなたのツール、プロダクト、およびAPIがうまく一緒にプレイすることを確認します。 両方を現在の場所に置くか、それとも後で混乱を解消するのに2倍の時間を費やすか。 どこから始めるかわからない場合は、これらのガイドが役立ちます: 
 
 
 
 「Python Logging」 Pythonでユニットテストを書く方法 REST API Integration with Python Step 3: Go Deep on RAG ステップ3:Go Deep on RAG 信頼できる知識にアクセスできないエージェントは、学んだパターンに反応するだけのことはほとんどありません。RAGは、エージェントをよりスマートなものに変え、メモリ、事実、現実世界の文脈を与えます。 基礎から始める: 
 
 RAGを理解する:それが何であるか、なぜ重要であり、どのようにシステム設計に適合するかを学びましょう。 
 
 Text Embeddings + Vector Stores: These are the building blocks of retrieval. 知識の塊を格納し、関連性に基づいて収集します。 
 
 PostgreSQL を代替する方法として:多くの用例では、優れたベクトル DB は必要ありません - よくインデックスされた Postgres 設定がうまく機能します。 あなたが基本を突きつけた後、それは最適化する時間です: 
 
 Chunking Strategies: Smart chunking means better retrieval. Naive splits kill performance. スマートなチャンキングはより良い回収を意味します。 
 
 LangChain for RAG: すべてを組み合わせるための高レベルのフレームワーク - クロック、クエリ、LLM、および回答。 
 
 評価ツール:あなたの答えが良いかどうかを知ってください. 精度とリクエストは、スケールではオプションではありません。 ほとんどのフラッキーエージェントがここで失敗する! 彼らの一員にならないでください。 もっと深く掘り下げる準備はできていますか? これらのリソースはあなたを導きます: 
 
 
 
 
 
 
 
 RAGの理解 テキスト Embeddings ベクターデータベース Chunking戦略 RAG with LangChainについて RAG 評価 Advanced RAG Step 4: Define a Robust Agent Architecture STEP 4: Robust Agent Architecture を定義する 強力なエージェントはただのプロンプトではなく、完全なシステムです。生産に実際に機能するシステムを構築するには、構造、メモリ、制御が必要です。 
 
 エージェントフレームワーク(LangGraph):これをエージェントの脳として考えて、状態、移行、リトリ、そしてあなたがハードコードしたくないすべての論理を処理します。 
 
 Prompt Engineering: Clear Instructions Matter. Good prompts make the difference between guesswork and reliable behavior. 👉 Prompt Engineering Guide 迅速なエンジニアリングガイド 
 
 SQLAlchemy + Alembic: 知識だけでなく、ログ、メモリ、およびエージェントの状態のための真のデータベースが必要です これらのツールは、移行、構造、および持続性を管理するのに役立ちます。 データベース管理(SQLAlchemy + Alembic) これらが一緒に来ると、あなたは単にそれだけではないエージェントを得る それは考え、追跡し、時間とともに改善する。 応答 Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production 最後のステップは、趣味プロジェクトを現実のシステムから切り離すステップです:継続的な改善。 あなたのエージェントが生きていると、あなたは終わらない - あなたは始まるばかりです。 
 
 すべてをモニターする:Langfuseや独自のカスタムログなどのツールを使用して、エージェントが何をしているか、ユーザーが何を言っているか、どこで物事が壊れるかを追跡します。 
 
 Study User Behavior: Every interaction is feedback. Look for friction points, confusion, and failure modes. すべての相互作用はフィードバックです。 
 
 Iterate Frequently: あなたの洞察力を用いて、コマンドを調整し、ツールをアップグレードし、最も重要なことを優先してください。 最も重要なことは、「それを設定して忘れる」というに陥らないことです 偉大なエージェントは一度に作られません - 彼らは絶え間なく改良されます。 👉 Langfuse を使用して、野外でモニタリング、デバッグ、および最適化します。 Langfuse を使用して、野外でモニタリング、デバッグ、および最適化 The Bottom Line Bottom Line ほとんどのAIエージェントは、プロトタイプの段階を超えることはありません。 彼らはデブの地獄に閉じこもり、脆弱で、信頼できないし、維持できない。 しかし、そうする必要はない。 この5ステップのロードマップに従うことから、生産準備のPythonをマスターし、強力なテスト実践を実装し、強固なリハビリベース、オーケストレーションロジック、現実世界のモニタリングを備えたエージェントを展開することまで、多くのチームを陥れる共通の落とし穴を回避できます。 これらは、デモフォルダにアーカイブされるものを作成し、リアルな問題を解決し、時間とともに適応し、ユーザーの信頼を獲得するシステムを展開する間の違いです。 クールなデモだけでなく、ガイド・テープを搭載したチェーンだけでなく、メモリ、推論、持続可能なパワーを備えたリアルなシステムでもあります。 こうして生産エージェントが作られています。 偶然ではなく、選択によって。 あなたがこのアプローチにコミットするなら、あなたは曲線の先にいるでしょう - あなたのエージェントは時間の試練に耐えるでしょう。 バーを上げよう。 もっと頻繁に聞きたいですか? もっと頻繁に聞きたいですか? ↓↓ ! Linkedinで私とつながる Linkedinで私とつながる シェア 行動可能な洞察、ヒント、およびアップデートは、貴重なエラーを回避し、AIの世界で最前線に留まるのに役立ちます。 日常 Are you a tech professional looking to grow your audience through writing? あなたはテクノロジーの専門家で、書くことによってあなたの視聴者を成長させたいですか? ↓↓ ! ニュースレターをお見逃しなく♪ ニュースレターをお見逃しなく♪ わたし アクティブなコピーライティングと視聴者構築戦略でいっぱいで、何百人もの専門家が立ち上がり、成長を加速させることができました。 Tech Audience Accelerator

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なぜほとんどのAIエージェントが生産に失敗するのか(そして、そうでないものを構築する方法)

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