Workflow as a YAML: детерминированная песочница для агента поверх Pydantic AI

Агент уже пишет код за нас, но с автоматизацией для бизнеса всё иначе: он косячит на каждом шаге, в JSON-трейсе тысячи вызовов, а переписанный промпт вы даже не заметите. Я перестал перепроверять агента вручную — загнал его в жёсткие рамки: wrapper над Pydantic AI, MCP-инструменты, скиллы и Studio с отладчиком. Рассказываю, почему иначе нельзя, и показываю код. Читать далее

Описание из RSS. Читать у источника →

Читайте также

Похожие новости

[Habr] · Москва

Pydantic AI: типизированные агенты на своих моделях

У типового проекта с LLM-агентом судьба примерно одна. Сначала это милые сорок строк: промпт, вызов openai-совместимого API, json.loads — и…

26.10, 20:18 · 1 мин

[Habr] · Москва

Мы удалили AI-менеджера для маркетплейсов и написали заново

Мы собрали AI-менеджера маркетплейсов на агенте и обложили его ограничениями: восемь шагов на ход, узкие инструменты, урезанные данные. На…

Вчера, 13:00 · 1 мин

[Habr] · Москва

Эй, девелопер, дизайн твоего кода никуда не годится

Вы когда-нибудь читали такое сообщение от кодинг-агента? Мне не приходилось, а жаль. Каждый раз, когда я довожу код, сгенерированный AI по…

27.10, 21:42 · 1 мин

[Habr] · Москва

Как я закрыл от ИИ-агента часть кода и проверил это кодом, а не промптом

aiedit — настольный редактор кода на Python (PySide6 и PyQt6), в котором ИИ-модели работают со всем проектом, но не видят закрытые части. З…

27.10, 21:16 · 1 мин

[Сбер] · Забайкальский край

Оркестратор для кодинг-агентов: от отдельных сессий — к единому процессу

Сегодня кодинг-агенты неплохо справляются не только с небольшими правками, но и с достаточно крупными инженерными задачами: могут написать…

01.10, 12:00 · 1 мин