Ця сесія 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.

Багато розробників створюють окремий шар для роботи з API, але Нікіта вважає, що це неефективно — краще генерувати код із контракту вашого API. У доповіді будуть розглянуті такі питання: чим відрізняється SDK від API та чому SDK є кращим варіантом для розробки? Як автоматично згенерувати SDK для Swagger та GraphQL? Що робити, якщо у вас немає контракту API? І, нарешті, чому бекенд-розробникам теж важливо розуміти React? Доповідь допоможе оптимізувати процеси розробки та спростити взаємодію між командами, роблячи роботу з API більш передбачуваною та зручною.