AI Ops
Эксплуатация AI-систем в production
Память AI-агента: sessions, long-term state и retrieval
Туториалы AI OpsКак спроектировать память AI-агента без data swamp: session state, durable facts, retrieval, provenance, conflicts, privacy, deletion и evaluation.
Безопасность MCP: OAuth, права tools и prompt injection
Туториалы AI OpsПрактический гайд по безопасности MCP: OAuth и audience binding, least privilege для tools, защита от prompt injection, sandbox, audit logs и тесты.
Production LLM Stack: роутинг, evals и надежность
Туториалы AI OpsПрактическая архитектура production LLM: контракты, роутинг моделей, инструменты, валидация, наблюдаемость, evals, бюджеты и безопасные релизы.
Тестирование AI агентов: как убедиться что агент работает
AI OpsПрактическое руководство по тестированию AI агентов: unit/integration/e2e тесты, eval frameworks (DeepEval 4.0, RAGAS, Promptfoo, Braintrust), метрики, CI/CD pipeline. С примерами кода.
Context Engineering vs RAG: когда что использовать
AI OpsГлубокое сравнение context engineering и RAG: когда long context заменяет retrieval, когда нужен RAG, decision framework и современный стек 2026.
AI агенты: полный гайд - что это, как создать, где использовать
AI OpsИсчерпывающее руководство по AI агентам: архитектура, фреймворки (LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google ADK, Pydantic AI, MCP), практические use cases и пошаговый туториал.
Библиотека промптов: шаблон из 5 частей
Туториалы AI Ops5-компонентный шаблон промптов для переиспользуемой библиотеки. Структура, примеры для разных задач, организация и версионирование prompt library.
Оптимизация LLM-расходов: стоимость успешной задачи
Кейсы и практика AI OpsСнижаем LLM spend без скрытой потери качества: cost attribution, output budgets, проверка smaller models, безопасный cache, batch и контроль retries.
Kronos Agent OS: self-hosted runtime для AI-агентов
Инженерия AI OpsПроверяемый разбор KAOS v0.3.0: durable turns, память, MCP tools, governance, поведенческие evals, перенос состояния и безопасные defaults.
Human-in-the-Loop для AI: как строить approval gates
Туториалы AI OpsПроектируем human oversight для AI: risk tiers, state machine согласования, routing signals, reviewer UX, queue SLA, audit logs и метрики релиза.
Prompt A/B Testing: как научно улучшать качество ответов AI
Туториалы AI OpsМетодология A/B тестирования промптов: метрики качества, статистическая значимость, инструменты (Langfuse, DeepEval). Пошаговое руководство от гипотезы до production-решения.
Промпт-инженерия в production: версии, evals и rollback
Туториалы AI OpsПрактическая система управления промптами: версии, eval-датасеты, canary rollout, метрики по версиям, кеширование и безопасный rollback в Langfuse.
Мультиагентная система: архитектура и паттерны оркестрации AI-агентов
Туториалы AI OpsКак построить мультиагентную систему: паттерны оркестрации (Sequential, Parallel, Classifier+Router), маршрутизация задач, специализация агентов, примеры кода.
LLM-as-Judge: как построить calibrated quality gate
Туториалы AI OpsПроектируем LLM judge: узкие rubrics, human calibration, deterministic checks, bias tests, CI gates, production sampling и защита от untrusted output.