Топ-5 проблем, с которыми я столкнулся при разработке AI-агентов
A fullstack developer from Efsol, Roman, shares the top five problems he hit while building AI agents for internal tasks. He quickly learned that a good prompt only scratches the surface. The real work involves engineering challenges like managing context and memory.
<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/3ec/569/514/3ec5695141509a3218a17b3e177bf322.jpg" /><p>Привет! Меня зовут Рома, я фуллстак разработчик в компании Efsol. Когда я начал делать агентов под разные задачи внутри компании, я довольно быстро понял что задача не сводится просто к хорошему промпту.</p><p>Промпт важен, но он закрывает только верхний слой, а дальше начинается обычная инженерная работа - контекст, память, доступы, инструменты, состояние, git, фоновые задачи и т.д. и т.п. И если это не проектировать отдельно, агент может нормально справиться с короткой задачей, но начать сыпаться на длинной работе.</p><p>Я собрал 5 ошибок/проблем, которые чаще всего били по качеству, стоимости и устойчивости системы. Не как универсальную методологию и не как попытку кого-то учить, а скорее как заметки, которые могут кому то пригодится, да и просто хочется их зафиксировать.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1077496/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1077496#habracut">Читать далее</a>
Read full article →