Как измерить стоимость AI-агента: пошаговый метод расчёта затрат на токены, вызовы и время выполнения
Разбираем практический метод оценки стоимости работы AI-агента: от токенов на промпт и генерацию до затрат на tool calling и время...
Последние публикации
Об авторе
Как оценить стабильность tool calling в LLM: практический чеклист с примерами на Python
Tool calling — ключевой механизм для AI-агентов, но он подвержен сбоям: модель может пропустить вызов, передать неверные параметры или вызвать...
Как протестировать MCP-сервер на утечку контекста: практический чеклист для разработчиков
Разбор конкретных уязвимостей MCP-серверов, которые приводят к утечке системного контекста между сессиями. Чеклист проверок для разработчиков — от изоляции файловой...
Как протестировать MCP-сервер на утечку контекста: практический чеклист для разработчиков
MCP-серверы открывают агентам доступ к файлам, базам данных и API, но вместе с удобством приходит риск утечки контекста между сессиями....
Как проверить tool calling в LLM перед запуском: тесты, метрики и CI
Практическая схема проверки tool calling перед запуском AI-агента: тестовый набор, валидация аргументов, оценка цепочек вызовов, негативные сценарии и автоматический прогон...
Чекпоинты LangGraph: настройка SQLite для разработки и PostgreSQL для продакшена
Практическая настройка персистентного состояния в LangGraph: SQLite для локальной разработки, PostgreSQL для многопользовательской среды, восстановление после ошибок и проверка перед...
Персистентное состояние в LangGraph: настройка SQLite и PostgreSQL checkpointer для российских AI-агентов
Как настроить MemorySaver, SQLite и PostgreSQL в LangGraph для сохранения состояния агентов. Разбор checkpointer, управление контекстом и отказоустойчивость в продакшене.
Структурированный вывод LLM: как получать валидный JSON для агентов и автоматизации
Структурированный вывод LLM нужен там, где ответ модели сразу попадает в код: тикеты, CRM, пайплайны агентов, RAG и проверки безопасности....
Автоматизация контекста в LangGraph: как настроить персистентную память и checkpoints на практике
Разбираем, как работают персистентные checkpoints и управление историей сообщений в LangGraph. Настраиваем сохранение состояний через SQLiteSaver, контролируем размер памяти и...
Как измерить производительность AI-агента: пошаговое руководство по бенчмаркам и метрикам
Единого стандарта оценки агентов не существует. Разбираем, какие бенчмарки реально показывают эффективность кодинг-агентов, поисковых агентов и мультиагентных систем, и как...
Как настроить локальный рендеринг контекста для LLM-агентов через Ollama и MCP: архитектура, память и безопасность
Разбираем, как связать локальные модели через Ollama с протоколом Model Context Protocol (MCP) для безопасного управления контекстом агентов без утечки...
Как настроить VS Code для Go: модули, gopls, тесты и Delve
Для настройки Go в VS Code установите Go SDK и официальное расширение Go, откройте папку модуля и проверьте инструменты gopls...