5 рутинных паттернов инфраструктуры для продакшн AI-агентов (и ошибки демо-дня, которые они исправляют)

Автор делится пятью инженерными практиками для стабильной работы AI-агентов в продакшене: идемпотентность внешних вызовов, хранение состояния в БД, каскад моделей и валидация действий. Ключевая мысль — проектировать системы с расчётом на сбои LLM, а не на их идеальную работу.