В этой статье я делюсь личным опытом разработки MVP LLM-агента на базе Google ADK в образовательных сценариях. Рассказываю, как строил архитектуру от монолитного агента до модульной системы, с какими вызовами столкнулся (память, токены, оркестрация) и какие инженерные лайфхаки помогли справиться. Но главное — делюсь философией: почему работа с LLM похожа на экзамен, как меняется роль CTO и чему учат такие проекты. В финале — 10 уроков, которые я вынес из этого «AI-экзамена». Читать далее
Как интегрировать Google ADK с кастомным интерфейсом: пошаговое руководство с примерамиПодробный гид по интеграции Google ADK (Agent Development Kit) и Vertex AI Agent Engine в кастомные интерфейсы. В статье разобраны все ключевые этапы — от развёртывания агента до настройки стриминга, сохранения…
Наверняка многие слышали понятие MVP (Минимально жизнеспособный продукт вики). На хабре тоже много статей про MVP, но в основном это или просто описание что такое MVP и для чего оно, или различные success и не очень story. Но я не нашел ни одной статьи, где бы описывалось на чем кто свое это MVP…
Статья посвящена практической реализации агента с изолированной средой исполнения кода. Рассказываю как устроен агент, который пишет и исполняет код в Docker песочнице.Это вторая часть серии про LLM Sandbox. В первой части мы разобрали риски исполнения кода от LLM, ограничения песочницы, способы изоляции (Docker, Wasm, gVisor, microVM) и минимальную архитектуру агент+песочница.Код реализации агента, skills, полные логи и артефакты примера — в открытом GitHub-репозитории. Читать далее