Реклама

Workflow as a YAML: детерминированная песочница для агента поверх Pydantic AI

#Workflow #YAML #Pydantic #Агент #JSON-трейсе
Workflow as a YAML: детерминированная песочница для агента поверх Pydantic AI

Агент уже пишет код за нас, но с автоматизацией для бизнеса всё иначе: он косячит на каждом шаге, в JSON-трейсе тысячи вызовов, а переписанный промпт вы даже не заметите. Я перестал перепроверять агента вручную — загнал его в жёсткие рамки: wrapper над Pydantic AI, MCP-инструменты, скиллы и Studio с отладчиком. Рассказываю, почему иначе нельзя, и показываю код. Читать далее

Агент уже пишет код за нас, но с автоматизацией для бизнеса всё иначе: он косячит на каждом шаге, в JSON-трейсе тысячи вызовов, а переписанный промпт вы даже не заметите. Я перестал перепроверять агента вручную — загнал его в жёсткие рамки: wrapper над Pydantic AI, MCP-инструменты, скиллы и Studio с отладчиком. Рассказываю, почему иначе нельзя, и показываю код.

Проблема

Код я всегда пишу вместе с кодинг-агентом — как и все остальные вещи. Но с написанием workflow и автоматизаций с AI при использовании агента проблемы были всегда. Инфраструктуры до сих пор нет: у LangGraph, Pydantic AI и других фреймворков есть какие-то механизмы, но они не решают production-проблемы c workflow и LLM моделями, с которыми сталкиваются люди — сталкивался и я. Как бы я ни пытался это исправить, агенты всё равно косячили. И косячили постоянно.

Причина