راهنمای عملی ساخت هارنس برای ایجنتهای هوش مصنوعی در پروداکشن
هوش مصنوعیخلاصهٔ کاملتر
خیلی از تیمها این تجربهی تلخ رو دارن: ایجنت هوش مصنوعیشون در پروتوتایپ عالی کار میکنه، دموش همه رو شگفتزده میکنه، ولی وقتی به دست کاربر واقعی میرسه، زیرساختی که برای پروداکشن طراحی نشده شروع به ترکخوردن میکنه. مشکل اصلی اینه که بیشتر تیمها روی انتخاب مدل یا فریمورک تمرکز میکنن، در حالی که هارنس — یعنی لایهی اجرایی دور مدل — رو جدی نمیگیرن.
Temporal و Grid Dynamics یه وبینار مشترک برگزار میکنن با عنوان "Beyond the Model: A Practitioner's Guide to Harness Engineering" که در تاریخ ۲۶ مه ۲۰۲۶ ساعت ۹ صبح به وقت PT برگزار میشه. هدفشون اینه که تجربهی عملی ساخت و پیادهسازی هارنس در مقیاس واقعی رو با شرکتکنندهها به اشتراک بذارن.
یه هارنس پروداکشنگرید از چند بخش تشکیل میشه: لایهی execution، مدیریت context، orchestration ابزارها، observability و مهمتر از همه durable execution — یعنی توانایی ادامهی تسکهای طولانی حتی وقتی چیزی در وسط راه خراب میشه. تیمهایی که این رو درست طراحی میکنن، میتونن مدل رو بذارن سر کارش؛ وگرنه هیچ مدلی نجاتشون نمیده.
در این جلسه میشه انتظار داشت: تحلیل الگوهای شکست رایج بین پروتوتایپ و پروداکشن، breakdown عملی از اجزای یه هارنس واقعی، یه لایو دمو از durable execution در عمل (از جمله وقتی که چیزی وسط اجرا خراب میشه) و توصیههای کاربردی که همون روز میشه به تیم برد.
سخنرانان این وبینار Cornelia Davis (Senior Staff Developer Advocate در Temporal) و Naresh Rajendra Shah (AI Architect و Distinguished Engineer در Grid Dynamics با بیش از ۱۲ سال تجربه در Deep Learning) هستن. اگه نمیتونی لایو شرکت کنی، میتونی ثبتنام کنی تا ضبطش برات ارسال بشه.
نکات کلیدی:
- هارنس ایجنت (نه مدل) تعیین میکنه که آیا AI agent در پروداکشن موفقه یا نه
- اجزای اصلی هارنس: execution layer، context management، tool orchestration، observability، durable execution
- دمو زنده از durable execution نشون میده وقتی تسک وسط اجرا خراب میشه چه اتفاقی میافته
- تیمهایی از Temporal و Grid Dynamics تجربهی واقعی پیادهسازی در مقیاس رو به اشتراک میذارن
- وبینار ۲۶ مه ۲۰۲۶ برگزار میشه و ضبطش هم در دسترس خواهد بود
