B2B Engineering Insights & Architectural Teardowns

Кодогенерация без контроля: как агентные системы упираются в безопасность и управление контекстом

AI-агенты в разработке стали автономнее, но вместе с этим выросли стоимость ошибок и сложность контроля. Основное напряжение сместилось с качества моделей на управление поведением систем. Проблема проявляется не сразу, а в момент, когда агент выходит за пределы простого сценария. Ранние подходы вроде “vibe coding” опирались на короткие сессии и ограниченный контекст. Сейчас агенты могут работать … Читать далее

Узкое место в QA: как перенос тестирования во внешнюю AI-native модель меняет скорость релизов

Замедление QA-процессов часто становится скрытым лимитом для всей инженерной команды. В этом случае оптимизация пайплайна тестирования даёт непропорционально сильный эффект на скорость доставки. Проблема проявляется не сразу — до момента, когда релизный цикл начинает зависеть не от разработки, а от проверки. Ручные E2E-тесты (end-to-end) и ограниченный параллелизм создают очередь. При росте системы стоимость поддержки тестов … Читать далее

ThecoreGrid Radar: AI-native инфраструктура, пересборка observability и эволюция control plane

ThecoreGrid Radar — это рубрика, в которой мы собираем ключевые архитектурные инсайты и релизы недели. Без необходимости искать по разным источникам — всё в одном месте.

Наблюдаемость AI-агентов: трассировка недетерминированных workflow через OpenLIT и Grafana Cloud

AI-агенты усложняют наблюдаемость: один и тот же запрос может приводить к разным цепочкам действий. Без трассировки система становится непрозрачной. Проблема проявляется, когда генеративные системы переходят от простых LLM-вызовов к агентам. Агент планирует шаги, вызывает инструменты и принимает решения динамически. Поведение становится недетерминированным: одинаковый prompt может привести к разным последовательностям вызовов и разной стоимости. Традиционный APM … Читать далее

Автономные coding-агенты в продакшене: как Stripe встроил LLM в CI/CD через blueprint-оркестрацию

Stripe довёл LLM-агентов до генерации production-ready pull request’ов без участия человека в коде. Ключевой вопрос — как удержать надёжность при росте автономии. Проблема проявляется на стыке масштаба и ответственности. Система генерирует изменения для кода, который обслуживает платежную инфраструктуру с высокими требованиями к корректности и комплаенсу. При увеличении доли автоматически создаваемого кода растёт риск скрытых дефектов. … Читать далее

Инференс больших моделей в serverless: как Workers AI балансирует стоимость, latency и загрузку GPU

Cloud-native infrastructure, distributed computing, and container

Агентные системы упираются не в промпты, а в экономику и инфраструктуру инференса. Cloudflare пытается закрыть этот разрыв, интегрируя большие open-source модели прямо в свою edge-платформу. Проблема проявляется при масштабировании агентных сценариев. Один агент может обрабатывать сотни тысяч токенов в час. При росте числа агентов стоимость инференса становится основным ограничением. В serverless-модели добавляется ещё один фактор … Читать далее

×

🚀 Deploy the Blocks

Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.