Регрессии промптов
Правка системного промпта или смена весов провайдером незаметно ломает ответы в проде. Мы собираем golden dataset и внедряем автоматические CI-evals на каждый PR в CI/CD.
Решение
AI & Agents in Production
Превращаем AI-пилоты в надёжные инженерные системы с CI-evals.
Модели — недетерминированный компонент, требующий строгих контрактов и регрессионных тестов. Мы выстраиваем типизированные схемы вызова инструментов (Structured Outputs), внедряем CI-evals на каждый pull request и оптимизируем расходы на инференс.
Узкие места
Где обычно ломается AI в продакшене
Зацикливание Tool Calling
Агент падает на битом JSON, уходит в рекурсию или повторяет мутирующие действия. Мы изолируем вызовы через схемы валидации (Pydantic, Zod), constrained decoding и лимиты шагов.
Раздутые счета за токены
Слепая передача контекста без кэширования и вызов дорогих моделей на простые задачи съедают маржу. Мы настраиваем Prompt Caching (до −80% затрат) и каскадный роутинг.
Неконтролируемые мутации данных
Прямой доступ LLM к изменению записей в БД или отправке писем без права на откат приводит к сбоям. Мы выстраиваем Human-in-the-Loop: агент готовит драфт, оператор подтверждает его в один клик.
Модель поставки
Спринт с фиксированным результатом
Подключаемся в кодовую базу сервиса и передаём работающую систему:
AI Discovery & Baseline (1–2 недели)
Собираем golden dataset из 50–100 краевых сценариев по вашим логам, замеряем точность и стоимость инференса, фиксируем архитектурный план hardening.
Production Hardening Sprint (2–4 недели)
Внедряем CI-evals в репозиторий, реализуем типизированные контракты инструментов, настраиваем кэширование и сквозной трейсинг в Langfuse.
Артефакты
Что остаётся в вашем репозитории
CI-evals пайплайн
Автоматический гейт качества ответов и детекции галлюцинаций в CI/CD.
Контракты инструментов
Типизированный код вызова функций с защитой от циклов и сбоев валидации.
Оптимизация инференса
Включённый Prompt Caching и правила каскадного роутинга моделей.
Контур наблюдаемости
Сквозной трейсинг цепочек reasoning и стоимости запросов в Langfuse.
Квалификация
Кому подходит
Критические сценарии
Работаем там, где ошибки агента несут финансовые или репутационные риски. Не делаем развлекательных чат-ботов.
Понятный критерий правильности
Эксперты команды знают, какой результат валиден для их домена. Без этого невозможно настроить объективные evals.
Прямой доступ к коду и логам
Проектируем решения в репозитории на реальных данных, а не в оторванных от прода песочницах.