AI-агенты: проверка JSON, актуальные данные и трассировка

Ответ агента нужно проверять на нескольких уровнях. Разбор JSON и соответствие схеме относятся к форме данных. Существование заказа, актуальность остатка и доступ пользователя относятся к предметной области.

Сначала разберите два вопроса о structured output и границах его гарантий. Затем выберите источник меняющихся сведений и определите, зачем трассировке нужны согласованные атрибуты.

Такой разбор помогает находить ошибки до подключения сложной архитектуры. Задачи не требуют платного API: на странице показан конкретный сценарий, варианты и проверка ответа.

Упражнения

1. Structured output: почему правильный JSON может быть неверным
2. Как дать AI-агенту актуальные данные: остаток товара
3. LLM вернула JSON в Markdown: задача на structured output
4. OpenTelemetry gen_ai: зачем единые атрибуты LLM-трасс

Каждое упражнение проверяется без регистрации.

Следующий шаг — собственный ИИ-агент

Для перехода от отдельных ошибок ответа к агентному сервису есть платный курс разработки ИИ-агентов на Python: инструменты, LangGraph, RAG, оценка качества и запуск сервиса. Сверьте программу и требования к подготовке: четыре вопроса выше не заменяют практику разработки.