Агент может правильно отвечать, пока инструменты работают без ошибок. Разбираем, как воспроизводимо проверить тайм-ауты, повторные вызовы и частичное выполнение задачи...
MCP-серверы открывают прямой доступ к файловой системе, истории чатов и базам знаний агента. Разбираем, какие данные реально утекают, как это...
Семантическое кэширование позволяет AI-агенту не переспрашивать LLM при похожих запросах, сокращая время ответа в 3–10 раз и экономя до 60%...
Практическая методика проверки tool calling в LLM: как разделить ошибки выбора инструмента и аргументов, собрать эталонный набор, измерить задержку и...
Разбираем практический метод оценки стоимости работы AI-агента: от токенов на промпт и генерацию до затрат на tool calling и время...
Tool calling — ключевой механизм для AI-агентов, но он подвержен сбоям: модель может пропустить вызов, передать неверные параметры или вызвать...
Разбор конкретных уязвимостей MCP-серверов, которые приводят к утечке системного контекста между сессиями. Чеклист проверок для разработчиков — от изоляции файловой...
MCP-серверы открывают агентам доступ к файлам, базам данных и API, но вместе с удобством приходит риск утечки контекста между сессиями....
Практическая схема проверки tool calling перед запуском AI-агента: тестовый набор, валидация аргументов, оценка цепочек вызовов, негативные сценарии и автоматический прогон...
Практическая настройка персистентного состояния в LangGraph: SQLite для локальной разработки, PostgreSQL для многопользовательской среды, восстановление после ошибок и проверка перед...
Как настроить MemorySaver, SQLite и PostgreSQL в LangGraph для сохранения состояния агентов. Разбор checkpointer, управление контекстом и отказоустойчивость в продакшене.
Структурированный вывод LLM нужен там, где ответ модели сразу попадает в код: тикеты, CRM, пайплайны агентов, RAG и проверки безопасности....
