Блог
Нотатки про AI-інженерію
Практичні статті про AI-агентів, RAG, LLM-інтеграції, evals і безпеку — з реальних проєктів, без води.
Проєктування інструментів для LLM-агентів: назви, схеми, відповіді й помилки, які моделі розуміють правильно
Як проєктувати інструменти, які викликає ваш AI-агент: правильна гранулярність, описи й схеми, відповіді, ощадливі до токенів, корисні помилки, дозволи і перевірка якості інструментів через evals.
Архітектура AI-агентів: коли будувати workflow, а коли справді потрібен агент
Практичний гайд з архітектури LLM-застосунків: доповнена LLM, ланцюжки промптів, маршрутизація, паралелізація, orchestrator-workers, evaluator-optimizer і автономні агенти — з критеріями вибору, прикладами коду й підводними каменями продакшену.
Структурований вивід LLM: JSON-схеми, валідація і надійне видобування даних
Як отримувати надійний JSON від мовних моделей: режими structured output, виклик інструментів, обмежене декодування, дизайн схем, валідація з Pydantic і Zod, повторні спроби і компроміси з якістю міркувань.
Промпт-інженерія для розробників: як писати, тестувати й версіонувати продакшен-промпти
Гайд для розробників про продакшен-промпти: структура, ролі, приклади, XML-теги, міркування, контроль виводу, шаблони, версіонування і безпечні зміни промптів через evals.
AI-агенти в CI/CD: автоматизація задач, виправлень і супроводу через GitHub Actions
Як запускати кодових агентів у CI/CD-пайплайні: сценарії, що окупаються, безпечне налаштування GitHub Actions, дозволи й секрети, ризики prompt injection, контроль витрат і коли потрібна людина.