Как проектировать надежных Production-Ready AI-агентов: всё, что надо знать!

Второе видео в серии по разработке Production-Ready AI агентских систем. В этом видео мы разбираем подводную часть Production-Ready AI агентских систем: всё то, что не видно пользователю, но определяет стабильность, безопасность и качество работы агента в продакшене. В видео подробно: 00:00 — Почему контроль над AI-агентами — иллюзия 00:48 — Production ≠ демо: реальная жизнь агентских систем 01:42 — Что остаётся «под водой» и где 80% работы 02:13 — Безопасность: лимиты, данные, контент, guards 03:42 — Human-in-the-Loop и контроль необратимых действий 04:52 — MCP-протокол и стандартизация инструментов 06:56 — RAG в продакшене и проблема «чёрного ящика» 08:22 — Источники ответов и прозрачность для пользователя 09:27 — Векторные базы данных и метаданные 12:00 — Observability: трейсы, стоимость, ошибки 15:19 — Evaluation: offline и online контроль качества 19:53 — User feedback и датасеты из реальной эксплуатации 24:53 — Почему контроль — ключ к production-зрелости 25:19 — Что дальше: масштабирование и сложные агентские системы 28:02 — Программы обучения и завершение Главный посыл: Production-Ready агент — это не модель и не промт, а система контроля качества и непрерывного улучшения. 👍 Подписывайтесь, ставьте лайк и пишите вопросы — именно их мы будем разбирать в следующих видео серии. #security