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
AI-агент в проде для тех, кто вкатывается: инструменты, RAG, надёжность и проверки
Агент решает задачу за 30 шагов: вызывает модель, ищет, пишет в базу, снова вызывает модель. Пусть каждый шаг падает раз из ста: моргнула сеть, API ответило «перегружено». Тогда задача целиком дойдёт до конца в 74% случаев. Каждая четвёртая упадёт. При 3% сбоев на шаг до конца дойдут только 40%.
Как мы построили платформу агентов для Алисы AI — и почему пришлось написать сервер поверх Temporal
Агент «Исследовать» в Алисе AI может работать до 20 минут. За это время он успевает обойти десятки сайтов, запустить модели, вызвать инструменты — и сделать всё это параллельно на нескольких хостах. И если в середине цепочки что-то упадёт (а практика показывает, что если может упасть — когда-нибудь упадёт: релизы, сети, «луна не в той фазе»), агент должен уметь продолжить работу с того же места, а не начать всё заново, сжигая часы и LLM-токены. Ещё год назад никакой инфраструктуры для этого у нас не было.
