Создание командного мозга с Scalekit: Код, Контекст и Агенты Продукции

Практическая техническая мастерская по созданию живого продукта и слоя инженерного контекста над вашими производственными приложениями, такими как Zendesk, Datadog, Granola и Asana.О мастерскойБольшая часть времени инженеров уходит на разработку того, что построить. Более сложный, менее обсуждаемый вопрос — почему стоит построить эту функцию? Контекст клиента разбросан по тикетам Zendesk, зарыт в трассах Datadog, находится в стенограммах встреч Granola и изолирован в дорожных картах Asana. Никто не имеет времени синтезировать это вручную, поэтому большинство команд этого не делает, и решения принимаются на основе частичного контекста.Запуск модели — это простая часть создания этого. Реальные проблемы — это системные проблемы: как безопасно извлекать живые многоприложенческие данные клиентов, управлять нагрузкой токенов через четыре и более API, ограничивать выполнение инструмента для каждого пользователя и преобразовывать сырые фрагменты в слой контекста, который действительно можно запрашивать и которому можно доверять?Это та же самая проблема, с разными ставками, что и доставка производственного агента, который действует от имени ваших клиентов. Создание внутреннего слоя контекста заставляет вас решать вопросы доступа с учетом пользователя, изоляции учетных данных и управления жизненным циклом токенов в реальных сторонних системах. Сделайте это правильно внутри, на уровне инструментов вашей собственные команды, и вы создадите базу для той инфраструктуры, которая нужна многоарендному, ориентированному на клиента агенту с ставками в 10 раз выше.Мы пройдем через рабочий процесс План → Построить → Проверить в реальном времени: подключая реальные коннекторы, обрабатывая аутентификацию и ограничивание по ходу дела и создавая работающий слой контекста к концу сессии. Код, а не слайды.Что вы создадите