𝗔𝗜-𝘄𝗼𝗿𝗸𝗳𝗹𝗼𝘄𝘀, 𝗲-𝗰𝗼𝗺𝗺𝗲𝗿𝗰𝗲 𝗲 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁-𝗼𝗿𝗰𝗵𝗲𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗶𝗲

AI-ontwikkeling beweegt zich van eenvoudige prompts naar complexe systemen. Deze week kijken we naar drie belangrijke verschuivingen in de manier waarop je AI bouwt en beheert.

  1. Het bouwen van veerkrachtige LLM-systemen

Vertrouwen op één AI-provider is riskant. API-limieten en downtime komen voor. Je hebt een fallback-systeem nodig om je app draaiende te houden.

Een ontwikkelaar bouwde een systeem met behulp van drie verschillende LLM-providers. Als één API faalt, schakelt het systeem automatisch over naar de volgende. Dit zorgt ervoor dat je gebruikers nooit een foutmelding krijgen. Je moet rekening houden met:

  1. Agentic E-commerce

Traditionele webshops gebruiken statische filters. Een nieuwe aanpak maakt gebruik van AI-agents om een dynamische winkelervaring te creëren.

Het Turbo Start Aisle-project gebruikt Shopify en Sanity om de manier waarop mensen winkelen te veranderen. In plaats van op categorieën te klikken, praten gebruikers met een agent. De agent bouwt de UI en vindt producten in realtime op basis van het gesprek. Dit verplaatst e-commerce van statische pagina's naar interactieve journeys.

  1. Het beheren van parallelle AI-agents

GitHub heeft een nieuwe Copilot Desktop-app uitgebracht. Het is meer dan alleen een code-suggestie-tool. Het fungeert als een hub voor meerdere agents.

Je kunt nu verschillende agents tegelijkertijd draaien om verschillende taken uit te voeren. De ene agent schrijft code, terwijl een andere tests schrijft of debugt. Hierdoor kun je complexe workflows beheren vanuit één interface.

Samenvatting van de belangrijkste punten:

Volledig bericht: https://dev.to/soytuber/llm-fallback-in-production-agentic-ecommerce-and-github-copilot-for-parallel-agents-1pap

Optionele leercommunity: https://t.me/GyaanSetuAi