Программирование [Ehsan Gazar] Создание Production-систем с LLM и AI-агентами

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Ehsan Gazar​

Название: Создание Production-систем с LLM и AI-агентами​

Продолжительность: 5 ч 58 мин Количество уроков: 10 Видео Язык: Английский Вес архива: 1,47 ГБ

Научитесь создавать LLM и агентные системы, которые выдерживают реальный трафик, ограничения по стоимости и неизбежные сбои.

Подключить LLM и собрать впечатляющее демо сегодня может практически любой инженер. Но при выходе в production проявляется всё то, чему обычно не учат: расходы начинают расти, задержки увеличиваются, модель уверенно выдаёт ошибочный ответ пользователю, а без evals невозможно вовремя обнаружить деградацию качества и без трассировки — понять, что именно пошло не так.

Демо — самая простая часть.

Если вы отвечаете за внедрение AI-функций в production, вам приходится самостоятельно закрывать этот разрыв: экспериментировать, опираться на туториалы, которые обычно заканчиваются на happy path, и надеяться, что система выдержит реальную эксплуатацию.

Этот интенсив посвящён именно той инженерной части, которую пропускают большинство обучающих материалов: архитектурным решениям, позволяющим LLM- и агентным системам работать под реальной нагрузкой, укладываться в заданный бюджет и корректно обрабатывать сбои.

Вы разберётесь, где должна проходить граница между кодом и моделью, как контролировать стоимость и latency, как проектировать системы с учётом недетерминированности LLM, как строить evals и observability и где необходим человеческий контроль.

В результате у вас будут не очередное демо, а production-ready артефакты, которые можно использовать в работе уже на следующей неделе: архитектурный документ AI-агента, бюджет стоимости и latency, план eval harness и runbook для обработки отказов.

Что вы изучите

Правильно разделять ответственность между кодом и моделью

• Определять, какие задачи передавать LLM, а какие оставлять в детерминированном коде — одно из самых важных архитектурных решений в агентных системах.
• Находить задачи, где модель добавляет больше рисков, чем пользы, и заменять её обычной программной логикой.
• Проектировать промпты и интерфейсы инструментов как узкие и понятные контракты, чтобы задачи модели оставались ограниченными и тестируемыми.

Контролировать стоимость и latency под реальным трафиком

• Устанавливать бюджет стоимости и времени ответа на каждый запрос и проектировать систему с учётом этих ограничений.
• Использовать кэширование, batching и маршрутизацию между моделями для снижения расходов без существенной потери качества.
• Подбирать модель под конкретную задачу вместо использования самой мощной модели для всего подряд.

Проектировать систему с учётом недетерминированности и сбоев

• Реализовывать retries, timeouts и fallbacks, чтобы медленная или недоступная модель не блокировала всю систему.
• Создавать graceful degradation для случаев, когда модель ошибается, не уверена в ответе или полностью недоступна.
• Ограничивать влияние недетерминированности с помощью валидации и guardrails до того, как результат попадёт к пользователю.

Выбирать правильную архитектуру AI-агента

• Понимать, когда использовать tool calling, planning loops, memory или несколько взаимодействующих агентов.
• Распознавать ситуации, когда один хорошо спроектированный агент эффективнее сложной multi-agent архитектуры.
• Связывать каждый архитектурный паттерн с его потенциальными failure modes и принимать решения на основе инженерных компромиссов, а не хайпа.

Выявлять деградацию качества с помощью evals

• Создавать eval harness, который позволяет оценивать изменения до их выхода в production, а не после жалоб пользователей.
• Комбинировать offline test sets с online-сигналами для обнаружения drift и незаметного падения качества.
• Превращать субъективное «кажется, стало хуже» в измеримые quality gates внутри CI/CD-процесса.

Уверенно эксплуатировать агентные системы

• Трассировать каждый вызов LLM, чтобы понимать, что система действительно сделала, а не предполагать, что она должна была сделать.
• Отслеживать стоимость, latency и качество через метрики и дашборды, позволяющие обнаруживать проблемы на ранней стадии.
• Определять, где human oversight и версионирование промптов действительно снижают риски.

Для кого этот курс

• Product- и backend-инженеры, которым поручили внедрение LLM-функций и которые умеют создавать AI-демо, но ещё не выводили такие системы в production.
• Senior и Staff Engineers, отвечающие за AI-системы в production и желающие выстроить системный подход к архитектуре, стоимости, отказоустойчивости и качеству.
• Tech Leads и архитекторы, которым необходимо оценивать различные агентные паттерны и выбирать решения, способные масштабироваться и стабильно работать под нагрузкой.

Это курс не о том, как сделать очередное впечатляющее AI-демо. Он о том, как превратить LLM и AI-агентов в инженерные системы, которым можно доверять в production.

СКАЧАТЬ: