Ми вже живемо у світі, де AI-агенти пишуть код, аналізують документи та виконують дедалі складніші завдання. Але чи можуть вони не лише відповідати на запитання, а й економити наш час у повсякденному житті? У цій доповіді я покажу, як ми спроєктували архітектуру MCP сервера, що дозволяє AI-агентам безпечно взаємодіяти з сервісами Сільпо: знаходити товари, формувати кошик і виконувати дозволені дії від імені гостя. Поговоримо про: - чим відрізняється MCP для повсякденних сценаріїв від MCP для розробників; - як забезпечити безпечний доступ до персональних даних через AI; - які архітектурні виклики виникають під час запуску MCP у production; - чи залишаться сайти та мобільні застосунки основним способом взаємодії з цифровими сервісами; - чи стане природна мова новим інтерфейсом для електронної комерції. На прикладі Сільпо MCP розглянемо, як AI-агенти переходять від відповідей до реальних дій.

Опис доповіді: - Передумови впровадження. Чому ми вирішили додати асистента до звичного пошуку. - Ринкові тренди. Як розвивається Agentic Commerce і чому це важливо зараз. - Реалізація. Як ми технічно будували та впроваджували AI-агента в структуру Prom. - МВП та результати експерименту. Що показали перші тести та як користувачі взаємодіяли з асистентом. - Ключові інсайти та висновки. Головні думки, які ми винесли під час розробки та запуску. - Що робимо далі. Плани щодо розвитку AI-інструментів на маркетплейсі.

Розглянемо, як e-commerce проекти готуються до найгарячішого періоду року, на які ключові аспекти варто звернути увагу та що очікувати. Поділимося досвідом налаштування автоскейлінгу, балансування навантаження, а також розкажемо, які навантаження витримує Сільпо і завдяки яким рішенням ми проходимо цей сезон без збоїв.

У своїй доповіді я розповім про ключові аспекти стратегії Zero Sales Lost, зосереджуючись на управлінні інцидентами в контексті розробки E-commerce та екосистеми "Сільпо". Поділюся нашим досвідом побудови процесу управління інцидентами, особливостями архітектури систем моніторингу та алертингу, а також тим, як ми масштабували ці процеси для 19 продуктів та 41 команду. Окрім цього, обговоримо роль DevOps культури та відповідальності команд у продуктовій розробці. На основі реальних кейсів проаналізуємо, чи можна запобігти критичним падінням і як саме.