Операционные плейбуки

Плейбук: Миграция и смена платформы Плейбук: Усиление безопасности Плейбук: Внедрение LLM Плейбук: Производительность (экселленс)Плейбук: Захват спроса Плейбук: LLMOps

Операционные плейбуки

Плейбуки превращают модели в исполнение. Они определяют фазы, результаты, риски, контроли, KPI и критерии приемки.

Плейбуки

Захват спроса — Информационная архитектура + тематический авторитет + контентные операции.
Миграция и перенос платформы — Изменения без потерь с верификацией и готовностью к откату.
Превосходство в производительности — Бюджеты, измерения и предотвращение регрессий.
Усиление безопасности — Улучшения безопасности с приоритетом контроля и доказательствами.
Внедрение LLM — Безопасная структура развертывания: политика, шлюзы, мониторинг, стоимость.
LLMOps — Версионирование, тестовый стенд, канареечное/A-B тестирование, мониторинг, откат.

Articles

Агенты для управления компьютером: почему успешная демонстрация всё ещё может быть ненадёжной системой

Агенты для управления компьютером теперь могут выполнять впечатляющие рабочие процессы в браузере и на рабочем столе, но один успешный запуск доказывает способность—а не надежность. В этой статье показано, как проверять повторяемость, устойчивость к условиям среды, управление на длинном горизонте, осведомленность о состоянии, верификацию результатов и безопасную обработку целей.

25 сентября 2026 г.

MCP vs A2A vs UCP vs AP2 vs A2UI: разбор стека протоколов агентов

MCP, A2A, UCP, AP2 и A2UI часто представляют как конкурирующие агентские стандарты. В основном они решают разные проблемы интероперабельности. Это руководство сопоставляет каждый протокол с границей, которую он фактически стандартизирует,—и показывает, как они могут работать вместе в одной промышленной системе.

25 сентября 2026 г.

Управляемая обвязка агента против self-hosted цикла агента: что вы приобретаете, что теряете

“Self-hosted агент” может означать совершенно разные архитектуры. Это руководство разделяет управляемую обвязку, self-hosted среду выполнения и полностью самостоятельно управляемый цикл агента — и показывает, какая граница контроля на самом деле нужна командам.

25 сентября 2026 г.

Миграция с OpenAI Agents SDK на Agents API: что на самом деле меняется архитектурно?

Переход с OpenAI Agents SDK на новый Agents API — это не просто переименование импорта. Меняется граница среды выполнения: цикл агента, долговечная сессия, оркестрация, сжатие контекста и восстановление смещаются в сторону управляемой обвязки. Это руководство показывает, что следует перенести, что должно остаться в вашем приложении и как подтвердить миграцию до переключения.

25 сентября 2026 г.

Почему больше контекста может ухудшить ответы ИИ

Большее контекстное окно не гарантирует более качественного ответа. В этой статье объясняется, как размывание сигнала, противоречивые данные, устаревшее состояние, чувствительность к позиции и сжатие с потерями могут снизить надежность ИИ — и предлагается практический стресс-тест контекста.

25 сентября 2026 г.

Как узнать, действительно ли ИИ-агент использовал правильные доказательства

ИИ-агент может ссылаться на источники и при этом использовать неверные доказательства. В этой статье представлен практический метод проверки обоснованности утверждений, авторитетности источников, применимости, происхождения и того, действительно ли доказательства повлияли на ответ.

25 сентября 2026 г.

Память ИИ-агента — это не RAG: как разграничить память, извлечение, состояние и контекст

Память агента, RAG, состояние и контекст часто используются так, будто они взаимозаменяемы. Это не так. Эта практическая архитектурная модель разделяет четыре уровня, показывает, где место каждого из них, и объясняет, что ломается, когда системы объединяют их в одно целое.

25 сентября 2026 г.

Что ИИ-агент должен помнить, забывать, перевычислять или извлекать повторно?

Долгоживущие агенты не должны помнить всё. В этой статье представлена практическая модель жизненного цикла для определения того, что относится к долговременной памяти, что следует извлекать повторно, что безопаснее пересчитать, а что должно истечь по сроку действия или быть заменено.

24 сентября 2026 г.

RAG не сработал — но какой именно слой на самом деле отказал? Метод диагностики

Когда ответ RAG неверен, обвинять поиск или модель — слишком расплывчато. Этот диагностический метод изолирует покрытие источников, построение запроса, поиск, ранжирование, сборку контекста, генерацию, атрибуцию доказательств и актуальность — так что фактический сбой можно воспроизвести и исправить.

24 сентября 2026 г.

Граница достоверности ответа: недостающий слой между релевантностью и надёжными ответами ИИ

Источник может быть релевантным, авторитетным и при этом неверным для задаваемого вопроса. Недостающий слой — применимость: условия, при которых ответ остаётся в силе, и изменения, вынуждающие пересмотреть его. В этой статье вводится понятие «Граница действительности ответа» как паттерн проектирования источников для людей, ИИ-поиска и RAG-систем.

6 сентября 2026 г.

Ultimate Guide to Acceptance Criteria for LLM Adoption in Enterprise Playbooks

Освойте искусство определения точных критериев приемки для обеспечения успешной интеграции LLM в корпоративной среде. Это всеобъемлющее руководство предоставляет практические фреймворки, примеры и лучшие практики, адаптированные для внедрения на основе плейбуков.

28 июня 2026 г.

Ollama — это не продукт: создание готовых к продакшену приложений на базе открытых LLM

Запустить локальную модель с Ollama просто. Создать готовое к продакшену Open-LLM-приложение сложнее: для этого требуются RAG, контроль доступа, абстракция провайдеров, оценка, логирование, дисциплина развертывания и контролируемый уровень приложения вокруг модели.

1 / 3