Agenci i pipeline'y, które wytrzymują produkcję
AI Workflow Development
Demo, które zadziałało raz, to jeszcze nie workflow. Buduję systemy LLM razem z ich nudnymi częściami: wyszukiwaniem, które zwraca właściwy fragment, narzędziami z prawdziwą obsługą błędów, ewaluacją, której można ufać, i planem awaryjnym dla każdego kroku, który może zawieść.
Jak do tego podchodzę
- Projektowanie agentów — planowanie, użycie narzędzi, pamięć i wiedza, kiedy przestać
- Architektury RAG z rerankingiem, strategią chunkowania i osadzonymi cytowaniami
- Pipeline'y LangChain / DeepAgents oraz własna orkiestracja tam, gdzie framework przeszkadza
- Punkty kontrolne z człowiekiem w pętli wszędzie tam, gdzie w grę wchodzą pieniądze lub klienci
- Zestawy ewaluacyjne, dzięki którym zmiana promptu jest mierzalną decyzją, a nie przeczuciem
Mapuję decyzję, nie prompt
Zanim wywołam jakikolwiek model, zapisuję, co system decyduje, co wolno mu zrobić i co się dzieje, gdy się pomyli. Większość nieudanych projektów AI pominęła ten krok.
Buduję najmniejszą uczciwą wersję
Jedna ścieżka, prawdziwe dane, żadnego frameworka orkiestracji. Od razu ujawnia problemy z wyszukiwaniem i jakością danych — a tam właśnie leży prawdziwa praca.
Instrumentacja przed skalowaniem
Trace'y, rozliczanie tokenów i zestaw ewaluacyjny od pierwszego dnia. Bez nich nie odróżnisz poprawy od regresji.
Utwardzam brzegi systemu
Timeouty, ponowienia z backoffem, walidacja schematu każdej odpowiedzi modelu i deterministyczny fallback. Model jest komponentem, nie systemem.
Powiązane realizacje
