Агентная система для тех, кто вкатывается: собираем агента поддержки от одного файла до Temporal, саги и circuit breaker
Клиент пишет в поддержку: «Посылка не пришла, верните деньги». Агента, который на это ответит, можно написать за вечер. Цикл из части 1, три инструмента, и в демо он отвечает правильно. А потом процесс перезапускается посреди возврата, провайдер модели ложится на полчаса, клиент нажимает «отправить» дважды. И оказывается, что агент это малая часть системы.Это третья, последняя часть серии. В первой разобрали агентный цикл, токены и кэш. Во второй
ИИ-джинн должен сидеть в «лампе» или как мы нормализовали миллионы записей номенклатуры на обычном сервере
Мы нормализуем миллионы строк НСИ с точностью 98% на обычном сервере с 8 ядрами и 16 ГБ RAM. У нас нет Золотой Рыбки, у нас есть джинн, которого мы посадили в лампу. И я хочу рассказать, как у нас это получилось.Привет, Хабр! На связи снова Алексей Арустамов, директор компании‑разработчика low-code платформы продвинутой аналитики.В прошлой статье я порассуждал о том, почему «чистый» ИИ горит в атмосфере реальных бизнес-процессов и как мы переносили издержки с вероятностной модели на детерминированный контур с помощью композитного подхода.
Harness engineering: где на самом деле ломается агентная разработка
Почему генерация кода перестала быть узким местом и что проектировать вокруг модели: контекст, права, тесты, наблюдаемость и точки остановкиЕщё недавно спор про coding-агентов сводился к тому, какая модель лучше пишет код. Сейчас интереснее другой вопрос: почему команда, у которой агент генерирует в разы больше diff’ов, не получает пропорционального роста поставленной ценности? Ответ всё чаще звучит не про модель, а про среду вокруг неё: контекст, права, тесты, аудит, наблюдаемость и точки остановки.Это и есть harness engineering
Я не знаю Rust. Что меняется в разработке, когда код пишет ИИ
Я – Мигаль Денис, руковожу командой EMM в MAGNIT TECH. Последние годы больше занимаюсь архитектурой и командой, чем сам пишу код. Здесь решил проверить, смогу ли с помощью продвинутой ИИ-модели разобраться с совершенно незнакомым Rust и довести сложный инфраструктурный компонент на 300.000 устройств до серьёзных испытаний. Причём так, чтобы за результат не было стыдно перед разработчиками.Внутри статьиПочему понадобился свой прокси и как план Б стал планом АОт чата до готовности к нагрузочным испытаниям
Доставка пива, алгоритм «Октагон» и поиск компании в EDGE: какие архитектуры придумали на Avito Grill & Go
Обычно на митапах всё довольно предсказуемо: доклады, слайды, кофе-брейк и немного общения между ними. Но в прошлом году мы решили перевернуть привычный формат — собрать Go-сообщество и побрейнштормить архитектуру. Активность была похожа на System Design, но с фаном и мясом!Так появился Avito Grill & Go. Формат зашёл настолько, что участники попросили повторить. И мы подумали: а почему бы не привезти его в Петербург?
Долгосрочная память для медицинского AI-ассистента: почему мы не отдали управление памятью LLM
При разработке персонального цифрового ассистента здоровья «Я Здоров» мы использовали долгосрочную память — LTM (Long-Term Memory). Сервис реализован в формате мобильного приложения: он собирает медицинские данные пользователя в единый цифровой профиль, позволяет хранить и оцифровывать медицинские документы, отслеживать результаты анализов, вести дневники здоровья и общаться с AI-ассистентом в чате.
Один разработчик, пять сервисов, три базы: что я понял об архитектуре, когда пришлось самому всё деплоить и чинить
Через год после закрытия проекта я открыл его код и устроил себе code review. Это был автомобильный маркетплейс объявлений, который я в одиночку спроектировал, написал, задеплоил и сопровождал: React‑фронтенд, три бэкенда на NestJS, PostgreSQL, чат на Socket.IO, интеграция платежей, Kubernetes в GKE, CI/CD, CronJob'ы и E2E.
Код-ревью самому себе через год: 8 архитектурных ошибок соло-проекта
Через год после закрытия проекта я открыл его код и устроил себе code review. Это был автомобильный маркетплейс объявлений, который я в одиночку спроектировал, написал, задеплоил и сопровождал: React‑фронтенд, три бэкенда на NestJS, PostgreSQL, чат на Socket.IO, интеграция платежей, Kubernetes в GKE, CI/CD, CronJob'ы и E2E.
