Budowanie Zespołu Umysłowego z Scalekit: Kod, Kontekst i Agenci Produkcyjni

Warsztat techniczny w praktyce dotyczący budowania produktu na żywo oraz warstwy kontekstu inżynieryjnego nad aplikacjami produkcyjnymi, takimi jak Zendesk, Datadog, Granola i Asana.O warsztacieWiększość czasu inżynieryjnego poświęca się na to, co zbudować. Trudniejsze, mniej dyskutowane pytanie brzmi: dlaczego zbudować tę funkcję? Kontekst klienta jest rozproszony w zgłoszeniach Zendesk, ukryty w śladach Datadog, zawarty w transkrypcjach spotkań Granola, zablokowany w planach Asany. Nikt nie ma czasu, aby zsyntetyzować to ręcznie, więc większość zespołów tego nie robi, a decyzje są podejmowane na podstawie niepełnego kontekstu.Wywołanie modelu to łatwa część budowy tego. Prawdziwe problemy to problemy systemowe: jak bezpiecznie pobrać dane klientów na żywo z wielu aplikacji, zarządzać obciążeniem tokenów w czterech lub więcej API, ograniczyć wykonanie narzędzia do użytkownika i przekształcić surowe fragmenty w warstwę kontekstu, którą można rzeczywiście zapytać i której można zaufać?To ten sam problem, ale w innych stawkach, co wdrażanie agenta produkcyjnego działającego w imieniu twoich klientów. Budowanie wewnętrznej warstwy kontekstu zmusza cię do rozwiązania dostępu ograniczonego do użytkownika, izolacji poświadczeń i zarządzania cyklem życia tokenów w ramach prawdziwych systemów zewnętrznych. Zrób to dobrze wewnętrznie, na skalę narzędzi swojego zespołu, a zbudujesz mięsień do dokładnej infrastruktury potrzebnej agentowi skierowanemu do klienta w modelu wielonajemnym oraz większą stawką.Przejdziemy przez przepływ roboczy Plan → Buduj → Przegląd na żywo: podłączając prawdziwe konektory, obsługując uwierzytelnianie i ograniczenia w miarę postępu, a pod koniec sesji dostarczając działającą warstwę kontekstu. Kod, nie slajdy.Co zbudujeszKim powinien być uczestnikAgenda