A maioria das equipes de IA pode construir um agente de demonstração em dias. Transformar essa demonstração em algo pronto para produção que atenda às expectativas corporativas é onde o progresso para.
Semanas de iteração se tornam meses de integração e, de repente, o projeto está preso no POC Purgatory enquanto o negócio espera.
Transformar protótipos em agentes prontos para a produção não é apenas difícil. É um labirinto de ferramentas, estruturas e etapas de segurança que diminuem as equipes e aumentam o risco.
Neste publish, você aprenderá passo a passo como construir, implantá -los e governá -los usando o Plataforma da força de trabalho do agente de DataROBOT.
Por que as equipes lutam para colocar agentes em produção
Dois fatores mantêm a maioria das equipes presas no POC Purgatory:
1. Construções complexas
Traduzindo requisitos de negócios em um confiável O fluxo de trabalho do agente não é simples. Requer avaliar inúmeras combinações de LLMs, modelos menores, incorporação de estratégias e corrimãos, equilibrando os objetivos rigorosos de qualidade, latência e custo. A iteração por si só pode levar semanas.
2. Drag operacional
Mesmo depois que o fluxo de trabalho funciona, implantá -lo em produção é uma maratona. As equipes passam meses gerenciando a infraestrutura, aplicando os corrimãos de segurança, configurando o monitoramento e aplicando a governança para reduzir os riscos operacionais e de conformidade.
As opções de hoje não facilitam isso:
- Muitas ferramentas podem acelerar partes do processo de construção, mas geralmente não têm integrado governançaAssim, observabilidadee controle. Eles também bloqueiam os usuários em seu ecossistema, limitam a flexibilidade com a seleção de modelos e os recursos da GPU e fornecem suporte mínimo para avaliação, depuração ou monitoramento contínuo.
- As pilhas trazidas oferecem mais flexibilidade, mas requerem levantamento pesado para configurar, proteger e conectar vários sistemas. As equipes devem lidar com infraestrutura, autenticação e conformidade por conta própria – transformando o que deve levar semanas em meses.
O resultado? A maioria das equipes nunca torna provável a prova de conceito a um agente pronto para produção.
Uma abordagem unificada para o ciclo de vida do agente
Em vez de manipular várias ferramentas para construção, avaliação, implantação e governança, a plataforma da força de trabalho do agente traz esses estágios para um fluxo de trabalho, ao mesmo tempo em que suporta implantações entre ambientes em nuvem, native, híbrido e com abrigos de ar.
- Construir em qualquer lugar: Desenvolva -se nos espaços de codificina, vscode, cursor ou qualquer pocket book usando estruturas de OSS como Langchain, Crewai ou Llamaindex e envie -se com um único comando.
- Avalie e examine os fluxos de trabalho: Use métricas operacionais e comportamentais internas, LLM-AS-A-JUDECE e revisões humanas no loop para comparações lado a lado.
- Problemas de rastreamento e depuração rapidamente: Visualize a execução a cada etapa e edite o código em plataforma e as avaliações re-executadas para resolver erros mais rapidamente.
- Implantar com um clique ou comando: Mova os agentes para a produção sem a configuração de infraestrutura guide, seja no DataRobot ou em seu próprio ambiente.
- Monitore com métricas embutidas e personalizadas: Rastrear métricas funcionais e operacionais no painel DataRobot ou exportar sua própria ferramenta de observabilidade preferida usando dados compatíveis com Otel.
- Governar desde o primeiro dia: Aplique o Rails de Guarda em tempo actual e os relatórios automatizados de conformidade para aplicar a segurança, gerenciar riscos e manter a prontidão da auditoria sem ferramentas extras.
Os recursos de nível corporativo incluem:
- Fluxos de trabalho gerenciados com sua escolha de bancos de dados vetoriais como Pinecone e Elastic para geração de recuperação de recuperação.
- Compute elástico para ambientes híbridos, dimensionando para atender cargas de trabalho de alto desempenho sem comprometer a conformidade ou a segurança.
- Largo Nvidia nim Integração para inferência otimizada em ambientes de nuvem, híbrido e native.
- “Baterias incluíram” o acesso LLM aos modelos OSS e proprietários (antropia, Openai, Azure, Bedrock e muito mais) com um único conjunto de credenciais – eliminando a sobrecarga de gerenciamento de chaves da API.
- Autenticação compatível com OAuth 2.0 e controle de acesso baseado em função (RBAC) para execução de agentes seguros e governança de dados.
Do protótipo à produção: passo a passo
O caminho de toda equipe para a produção parece diferente. As etapas abaixo representam trabalhos comuns a serem feitos ao gerenciar o ciclo de vida do agente – desde a construção e a depuração até a implantação, o monitoramento e o governo.
Use as etapas que se encaixam no seu fluxo de trabalho ou siga a sequência completa para um processo de ponta a ponta.
1. Construa seu agente
Comece com as estruturas que você conhece. Use modelos de agentes para Langgraph, Crewai e Llamaindex do Repo Github público do DataRobot e da CLI para configuração rápida.
Clonar o repo localmente, edite o agente.py Arquive e pressione seu protótipo com um único comando para prepará -lo para a produção e uma avaliação mais profunda. A plataforma da força de trabalho do agente lida com dependências, contêineres do docker e integrações para rastreamento e autenticação.
2. Avalie e examine os fluxos de trabalho
Após o add do seu agente, configure as métricas de avaliação para medir o desempenho entre agentes, sub-agentes e ferramentas.
Escolha entre opções internas, como PII e verificações de toxicidade, Nemo Guardrails, LLM-AS-A-JUDGE e métricas específicas de agentes, como precisão de chamada de ferramenta e aderência a metas.
Em seguida, use o playground do agente para solicitar seu agente e comparar as respostas com as pontuações de avaliação. Para testes mais profundos, gere dados sintéticos ou adicione críticas humanas no mato.
3. Hint e Debug
Use o playground do agente para visualizar traços de execução diretamente na interface do usuário. Faça uma tarefa em cada tarefa para ver entradas, saídas, metadados, detalhes da avaliação e contexto para cada etapa do pipeline.
Os traços cobrem o agente de nível superior, bem como subcomponentes, modelos de proteção e métricas de avaliação. Use essa visibilidade para identificar rapidamente qual componente está causando erros e identificar problemas em seu código.
4. Edite e teste novamente o seu agente
Se as métricas ou traços de avaliação revelarem problemas, abra um espaço de código na interface do usuário para atualizar a lógica do agente. Salve suas alterações e execute novamente o agente sem deixar a plataforma. As atualizações são armazenadas no registro, garantindo uma única fonte de verdade à medida que você itera.
Isso não é apenas útil quando você está testando seu agente, mas também com o tempo como novos modelos, ferramentas e dados precisam ser incorporados para atualizá -lo.
5. Implante seu agente
Implante seu agente na produção com um único clique ou comando. A plataforma gerencia a configuração e a configuração de {hardware} em ambientes em nuvem, native ou híbrido e registra a implantação na plataforma para rastreamento centralizado.
6. Monitor e agentes implantados de rastreamento
Rastrear o desempenho e o comportamento do agente em tempo actual com monitoramento e rastreamento internos. Veja as principais métricas como custo, latência, adesão à tarefa, precisão de metas e indicadores de segurança, como exposição ao PII, toxicidade e riscos imediatos de injeção.
Os traços de conformidade Opentelemetria (OTEL) fornecem visibilidade em todas as etapas da execução, incluindo entradas de ferramentas, saídas e desempenho nos níveis de componente e fluxo de trabalho.
Defina alertas para capturar problemas mais cedo e modularizar componentes para que você possa atualizar as ferramentas, modelos ou bancos de dados de vetores de forma independente enquanto rastreia seu impacto.
7. Aplique governança por design
Gerenciar segurança, conformidade e risco como parte do fluxo de trabalho, não como um complemento. O registro da plataforma de força de trabalho do agente fornece uma fonte centralizada de verdade para todos os agentes e modelos, com controle de acesso, linhagem e rastreabilidade.
Os corrimãos em tempo actual monitoram o vazamento de PII, tentativas de jailbreak, toxicidade, alucinações, violações de políticas e anomalias operacionais. O relatório de conformidade automatizado suporta várias estruturas regulatórias, reduzindo o esforço de auditoria e o trabalho guide.
O que torna a plataforma de força de trabalho do agente diferente
Estes são os recursos que reduzem meses de trabalho para dias, sem sacrificar a segurança, a flexibilidade ou a supervisão.
Uma plataforma, ciclo de vida completo: Gerencie todo o ciclo de vida do agente nas instalações, ambientes com várias nuvens, com abas aéreas e híbridas sem costurar ferramentas separadas.
Avaliação, depuração e observabilidade incorporadas: Understand avaliação abrangente, execução de rastreamento, problemas de depuração e monitore o desempenho em tempo actual sem deixar a plataforma. Obtenha métricas e alerta detalhados, mesmo para projetos missionários críticos.
Governança e conformidade integrada: Uma versões centrais de registro de IA e rastreia a linhagem para todos os ativos, de agentes e dados a modelos e aplicativos. Os corrimãos em tempo actual e relatórios automatizados eliminam o trabalho guide de conformidade e simplificam as auditorias.
Flexibilidade sem trade-offs: Use qualquer código aberto, estrutura proprietária ou modelo em uma plataforma criada para segurança e escalabilidade de grau corporativo.
Do protótipo à produção e além
Construir agentes prontos para a empresa é apenas o primeiro passo. À medida que seus casos de uso crescem, este guia oferece uma base para se mover mais rápido, mantendo a governança e o controle.
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