Produktion och drift — AI-agentutveckling
Allt efter att demon fungerar: utvärderingsmängder, spårning och övervakning, prompt injection och skyddsräcken, kontroll av latens och tokenkostnad, samt skalning till riktig trafik.
5 guider
Att skala AI-agenter från pilot till full trafik
Skalning bryter sällan mot modellen. Den bryter mot kvoter, långa körningar och en verktygsyta som växte snabbare än utvärderingen.
Säkerhet och skyddsräcken för AI-agenter
Behandla varje text agenten läser som opålitlig indata. Skyddsräcken som bara finns i prompten är förslag; de som finns i koden är gränser.
Att övervaka AI-agenter i produktion
Vanlig apparatövervakning missar agentfel helt. Ni behöver spår per körning och mått som mäter utfall, inte upptid.
Kostnadsoptimering: var pengarna faktiskt tar vägen
Kostnaden ligger nästan alltid i onödiga varv och uppsvälld kontext, inte i priset per token. Mät per körning innan ni byter modell.
Att testa och utvärdera AI-agenter innan de möter kunder
En agent utan utvärderingsmängd kan inte förbättras, bara ändras. Femtio verkliga fall och tre mått räcker för att komma igång.