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...
Тема COMRAD404
ИИ-агенты и инструменты для рабочих задач — страница 3
Новости и разборы ИИ-агентов, сервисов и инструментов для автоматизации рабочих задач, программирования, исследований и контента.
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...
Оценка LLM-приложений в LangSmith: трассировка, датасеты и регрессионные тесты
Практический разбор LangSmith для команд, которым нужно находить ошибки в цепочках LLM, сравнивать версии приложения и проверять изменения до релиза.
Как проверить MCP-сервер на утечку контекста: чеклист для разработчиков
MCP-серверы открывают прямой доступ к файлам, базам данных и API. Вместе с удобством приходит риск утечки контекста — когда агент...
IFEval: как объективно проверить, что AI-агент выполняет ваши инструкции
Разбираемся, как работает бенчмарк IFEval от Google Research, и показываем, как с его помощью протестировать, насколько точно AI-агент следует заданным...
Сколько стоят AI-агенты на разных моделях: бюджет, скорость и качество
Практический расчёт стоимости 1000 вызовов инструментов на Claude, GPT-4o и Gemini 2.5. Как не переплатить за агентов, где сэкономить и...
Как настроить MCP-сервер для доступа к базе данных: разбор на примере PostgreSQL
Пошаговое руководство по настройке MCP-сервера для работы с PostgreSQL: от установки до тестирования tool calling. Разбор конфигурации, ограничений безопасности и...
Как оценивать качество tool calling в LLM: метрики, сценарии и CI-проверки
Tool calling — ключевой механизм для AI-агентов, но без системной оценки он остаётся источником ошибок. Разбираем метрики, тестовые сценарии и...
Контрактные тесты для tool calling: как ловить ошибки агентов до релиза
Контрактное тестирование проверяет три критичных слоя tool calling: выбор функции, аргументы и порядок вызовов. Разбираем набор сценариев, пороги для CI...
Prompt caching для LLM: как сэкономить до 90% токенов и ускорить ответы в реальных приложениях
Prompt caching позволяет повторно использовать префиксы запросов, снижая потребление токенов и задержку в 2–10 раз. Разбираем реализацию в API OpenAI,...