AI-воркфлоу, E-commerce и оркестрация агентов

Разработка AI переходит от простых промптов к сложным системам. На этой неделе мы рассмотрим три важных сдвига в том, как вы создаете и управляете AI.

  1. Создание отказоустойчивых LLM-систем

Полагаться на одного AI-провайдера рискованно. Лимиты API и простои случаются. Вам нужна система резервирования (fallback), чтобы ваше приложение продолжало работать.

Один разработчик создал систему, использующую трех разных LLM-провайдеров. Если один API дает сбой, система автоматически переключается на следующий. Это гарантирует, что ваши пользователи никогда не увидят ошибку. Вам необходимо продумать:

  1. Агентный E-commerce

Традиционные интернет-магазины используют статические фильтры. Новый подход использует AI-агентов для создания динамичного покупательского опыта.

Проект Turbo Start Aisle использует Shopify и Sanity, чтобы изменить то, как люди совершают покупки. Вместо того чтобы кликать по категориям, пользователи общаются с агентом. Агент выстраивает UI и находит товары в режиме реального времени на основе диалога. Это переводит e-commerce от статических страниц к интерактивным путешествиям.

  1. Управление параллельными AI-агентами

GitHub выпустил новое приложение Copilot Desktop. Это больше, чем просто помощник по написанию кода. Оно выступает в роли хаба для нескольких агентов.

Теперь вы можете запускать несколько агентов одновременно для выполнения различных задач. Один агент пишет код, в то время как другой пишет тесты или занимается отладкой. Это позволяет управлять сложными воркфлоу из одного интерфейса.

Краткие итоги:

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

Дополнительное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi