Модели вроде GPT-4o, Gemini и Claude научились разбирать картинки, скриншоты и звук в одном запросе. Разбираем, что реально работает, что пока сырое и во сколько это обходится.
Агенты дёргают модель по одним и тем же вопросам десятки раз в день. Семантическое кеширование ловит похожие запросы и отдаёт готовый ответ, экономя на токенах и латентности. Разбираем, где это работает, а где ломается.
Агент проходит финальный тест, но по пути выдумывает факты и лишний раз дёргает платный API. Разбираем, что и чем измерять в цепочке рассуждений, а не только на выходе.
Агент проходит демо и падает на реальном пользователе. Разбираем, какие граничные случаи ломают LLM-агентов и как строить тесты, которые ловят провалы до продакшена.
Промпт — это часть логики приложения, но чаще всего он живёт вне контроля версий. Разбираем, как отслеживать изменения агентов и промптов и откатываться, когда обновление ломает ответы.
Агент отправил платёж, не дождался ответа сети, повторил запрос — и деньги ушли дважды. Разбираем, как ретраи ломают действия агентов и что с этим делают ключи идемпотентности.
Языковые модели знают мир на момент обучения, а не на сегодня. Разбираем, откуда берётся устаревшая информация в ответах агентов, как это чинят RAG и веб-поиск и где заканчивается их помощь.
Потоковая выдача ответа по токенам стала стандартом для чат-интерфейсов, но у агентов с инструментами она ломается. Разбираем, где стриминг помогает, где мешает и что показывать пользователю, пока модель думает.
Гарантированный JSON по схеме, вызов функций и генерация SQL-запросов превратили языковые модели из болтливых чат-ботов в компонент, которому можно доверить данные. Разбираем, что умеют агенты сегодня и где спотыкаются.
Один и тот же промпт на GPT-4o отвечает за секунду, а на o1 может думать минуту. Разбираем, когда агенту нужна быстрая модель, когда — думающая, и как считать цену ошибки в деньгах и секундах.
Когда агент ошибается на вашем домене, есть два пути: переписать промпт или дообучить модель. Первый дешевле и быстрее, второй нужен реже, чем кажется. Разбираем, что выбрать и сколько это стоит.
Автономный агент делает не один запрос, а десятки в цикле — и упирается в лимиты API и счёт за токены быстрее, чем чат-бот. Разбираем, откуда берётся перерасход и чем его гасят.