Produzione e operatività — sviluppo di agenti AI
Tutto ciò che viene dopo la demo funzionante: set di valutazione, tracing e monitoraggio, prompt injection e guardrail, controllo di latenza e costo dei token, e scalabilità sul traffico reale.
5 guide
Scalare gli agenti AI: latenza, concorrenza e limiti di frequenza
Gli agenti scalano diversamente: il collo di bottiglia è un limite di frequenza e una chiamata di più secondi, non la vostra CPU. Accodate il lento, trasmettete il veloce, degradate di proposito.
Sicurezza degli agenti AI: guardrail, permessi e prompt injection
Un agente è un utente dei vostri sistemi che si può convincere. Privilegio minimo, ogni contenuto recuperato non affidabile, e una persona davanti all'irreversibile.
Monitorare gli agenti in produzione: cosa registrare e su cosa allertare
La disponibilità non dice nulla di un agente. Tracciate ogni esecuzione, seguite sei metriche di comportamento e allertate sulla deriva, non solo sugli errori.
Ridurre il costo di un agente senza peggiorarlo
La maggior parte della bolletta è contesto, non intelligenza. Misurate per esecuzione, spostate i passi economici su un livello inferiore, mettete in cache il prefisso stabile.
Testare gli agenti AI: un set di valutazione che vale il suo costo
Cinquanta casi reali battono qualsiasi benchmark. Valutate i risultati e non le trascrizioni, conservate i guasti già corretti e lanciate il set prima di ogni modifica.