Exécution d'agents durables en production

Les démos d'agents échouent souvent au moment même où elles deviennent utiles, à cause de plantages de processus, de déploiements interrompus ou d'approbations qui ne se déclenchent jamais. Cet atelier montre comment transformer des agents LLM opérationnels en flux de travail de production durables. Vous apprendrez à conserver l'état en dehors du processus de l'agent, à reprendre les agents après un échec, à réessayer les appels d'outils, à faire une pause en toute sécurité pour les approbations, à inspecter chaque étape d'exécution et à déployer de véritables applications multi-agents sur une infrastructure réelle. ​Nous couvrirons les étapes suivantes : ​**● Comprendre pourquoi les démos d'agents échouent en production -** Explorer les modes d'échec courants des agents LLM, y compris l'état perdu, les tâches longues fragiles, les appels d'outils peu fiables, les chemins de récupération peu clairs et le manque de visibilité opérationnelle. ​**● Concevoir des agents comme des flux de travail durables** - Apprenez à structurer des systèmes agents de manière à ce que chaque étape soit avec état, observable, réessayable, et récupérable au lieu d'être piégée dans un seul processus fragile. ​**● Construire un modèle d'agent orienté production** - Nous passerons en revue un agent exemple qui utilise la planification, l'exécution d'outils, des points de décision, et des services externes tout en préservant l'historique d'exécution et l'état à travers les échecs. ​**● Ajouter des contrôles de fiabilité pour une exécution dans le monde réel** - Voyez comment les réessais, les délais d'attente, la logique de compensation, l'approbation humaine, et la continuité déclenchée par des événements peuvent rendre les agents plus sûrs et plus fiables. ​**● Gérer les exigences de l'humain dans la boucle** - Apprenez où une révision humaine, une approbation, une escalade, ou une correction doit être insérée dans les flux de travail des agents sans interrompre l'exécution globale. ​**● Observer, déboguer et améliorer le comportement des agents** - Comprenez ce qui doit être visible lorsqu'un agent fonctionne en production, y compris les chemins d'exécution, les décisions intermédiaires, les étapes échouées, les réponses des outils, et les tentatives de récupération. ​**● Partir avec un modèle de production réutilisable** - À la fin, les participants auront un modèle mental pratique pour construire des agents durables qui peuvent être adaptés aux systèmes RAG, à l'automatisation des flux de travail, aux opérations client, aux tâches de données, et aux applications IA d'entreprise. ​ ​À la fin de l'atelier, les participants devraient être capables d'expliquer et d'implémenter la couche d'exécution qui sépare une boucle d'agent intelligente d'un service d'agent fiable. ​● Reconnaître les modes d'échec de production des boucles d'agents en cours de traitement : mort de processus, déploiements, outils peu fiables, approbations lentes, historique manquant, et état distribué. ​● Convertir un agent d'appel d'outils basique en un flux de travail durable avec un état côté serveur et un historique d'exécution par étape. ​● Ajouter une étape d'approbation humaine qui peut attendre en toute sécurité et reprendre sans perdre le contexte. ​● Utiliser des traces d'exécution pour déboguer les appels d'outils, les appels LLM, le timing, l'utilisation des jetons, et les échecs. ​● Comprendre où l'exécution d'agents durables s'intègre à côté des attentes en matière de RAG, d'évaluation, de surveillance et de projet de synthèse. ​ ​À propos de l'intervenant : Nicholas Lotz est un ingénieur DevSecOps et spécialiste de l'habilitation technique dédié à l'élimination des barrières organisationnelles qui empêchent les ingénieurs d'expédier de superbes logiciels. Actuellement ingénieur marketing technique chez Voxel51 et consultant DevSecOps indépendant, Nick a construit une carrière à l'intersection de l'automatisation des infrastructures et de l'éducation produit, y compris des rôles percutants chez GitLab et Harness. ​Il est l'auteur de la deuxième édition de l'automatisation DevOps avec les pipelines GitLab et est un expert reconnu en Kubernetes, Terraform, et modernisation CI/CD. Avec un intérêt académique unique pour l'application de la théorie du contrôle aux réseaux numériques, il se concentre sur la construction de piles logicielles transparentes et sécurisées qui résolvent des problèmes commerciaux du monde réel. ​ ​Ce post est sponsorisé par Orkes. Merci de soutenir notre communauté ! Rejoignez notre Slack : https://datatalks.club/slack.html