למפתחים

לבנות AI שנשאר אמין גם מחוץ לדמו

דוגמאות, תיעוד ולקחים מבנייה אמיתית של מערכות AI — כולל המקומות שבהם ה-happy path נגמר.

לשיתוף פעולה טכני

על מה זה נוגע

החלקים שנגמר בהם ה-happy path

  • MCP ואינטגרציות

    לחבר מודל למערכת אמיתית: מה נכון לחשוף ככלי, מה להשאיר מחוץ להישג ידו, ואיך נראה שרת MCP שאפשר לתחזק.

  • Agents ו-tool calling

    מתי סוכן עדיף על פייפליין קבוע, ומה קורה כשהוא טועה באמצע רצף של קריאות לכלים.

  • הרשאות ו-approval gates

    ההפרדה בין כלים שקוראים לכלים שכותבים, ואיפה בדיוק צריך אישור אנושי לפני פעולה.

  • Observability

    מה בכלל מודדים במערכת שהפלט שלה לא דטרמיניסטי, ואיך מזהים רגרסיה לפני שהמשתמשים מזהים.

  • עלות ו-latency

    איפה נשרפים טוקנים בלי שאף אחד שם לב, ומה זה עושה לזמן התגובה כשיש כמה קריאות בשרשרת.

  • Production

    rate limits, retries, timeouts ומצבי כשל — החלק שנגמר בו ה-happy path של רוב ההדגמות.

בניתי בעצמי

קוד שרץ, לא שקף

מאמרים טכניים

מה למדתי מהבנייה

המאמר הטכני הראשון בדרך.

לכל המאמרים בקטגוריה

יש לך פרויקט טכני שאפשר לדבר עליו?

שיתופי פעולה, ייעוץ ארכיטקטורה או review על מערכת AI שכבר רצה — הכי פשוט לכתוב.

דברו איתי