Інфраструктура AI-агентів [ukr]

Ця доповідь досліджує еволюцію від простих ланцюжків LLM до надійних когнітивних архітектур, зосереджуючись на розгортанні агентів зі станом у межах власної інфраструктури (On-Premise). Ми порівняємо сучасні фреймворки оркестрації, протиставляючи Google ADK (Agent Development Kit) для структурованого, незалежного від моделі проєктування агентів, LangGraph для детального контролю стану та CrewAI для багатoагентної взаємодії за ролями. Ключовим фокусом стане Model Context Protocol (MCP) — новий стандарт підключення агентів до внутрішніх даних і інструментів без прив’язки до конкретного постачальника. Ми продемонструємо, як побудувати гнучке середовище виконання за допомогою Vercel AI SDK Core (розгорнутого в Docker) для обслуговування таких агентів, забезпечуючи повну незалежність від хмарних провайдерів. На завершення ми розглянемо стек AgentOps, детально пояснивши, як реалізувати self-hosted спостережуваність (через Langfuse) та політики доступу для безпечного керування автономними системами у виробничому середовищі.