Jak zbudować samo-koregujący się mikroserwis AI

Zbuduj samo-koregujący się mikroserwis AI online 15 sierpnia 2026 roku, ucząc się, jak walidacja w czasie rzeczywistym może sprawić, że backendy oparte na LLM będą bardziej niezawodne. Prowadzone przez Onyeka O. dla PyData Huddersfield, to praktyczne sesja koncentruje się na centralnym wyzwaniu w inżynierii AI w produkcji: duże modele językowe są niedeterministyczne, podczas gdy systemy backendowe i API wymagają przewidywalnych, poprawnie zbudowanych danych. Zamiast po prostu wywoływać LLM i ufać jego odpowiedzi, nauczysz się, jak ustawić surowe zabezpieczenia programowe wokół agenta, aby błędy mogły być wykrywane i korygowane zanim dotrą do usług produkcyjnych. ## Co zbudujesz Warsztat skupia się na mikroserwisie agenta AI zaprojektowanym dla niezawodności backendu. Implementacja wykorzysta walidację schematów w czasie rzeczywistym do inspekcji wyjścia agenta, wychwytywania błędów i zapobiegania dotykaniu niepoprawnych wyników przez produkcyjne API. Te błędy zostaną następnie przekazane z powrotem do agenta, co pozwoli mu rozpoznać problem i autonomicznie skorygować swoją odpowiedź. Sesja omówi praktyczny związek między: - Niedeterministycznymi wynikami LLM a deterministycznymi wymaganiami programowymi - Walidacją schematów w czasie rzeczywistym jako granicą niezawodności - Wychwytywaniem błędów przed wywołaniami API - Przekazywaniem błędów walidacji z powrotem do agenta AI - Autonomiczną naprawą źle sformułowanych lub niepoprawnych wyników - Projektowaniem mikroserwisów AI z myślą o bezpieczeństwie w produkcji To sprawia, że wydarzenie jest szczególnie istotne dla inżynierów oprogramowania, programistów backendu, praktyków AI/ML oraz budowniczych eksplorujących systemy agentowe. Powinno również przyciągnąć każdego, kto bada, w jaki sposób agenci AI mogą przejść od demonstracji do niezawodnych komponentów w większych architekturach oprogramowania. Nie określono konkretnego poziomu doświadczenia ani technologii wstępnych, więc uczestnicy powinni wykorzystać opis warsztatu, aby ocenić, czy skupienie na inżynierii odpowiada ich doświadczeniu. ## Format i szczegóły wydarzenia To jest internetowy, praktyczny warsztat odbywający się 15 sierpnia 2026 roku o 11:00. Link dostępu będzie widoczny dla zarejestrowanych uczestników. Wydarzenie jest przedstawiane przez PyData Huddersfield i sponsorowane przez NumFOCUS, organizację promującą otwarty kod dla lepszej nauki. Głównym celem nie jest jedynie generowanie odpowiedzi LLM, ale zbudowanie pętli zwrotnej, która waliduje, odrzuca i naprawia złe wyniki zanim będą mogły wpłynąć na produkcyjne API—praktyczny wzór na bardziej niezawodne automaty AI.