Ιδιαίτερα Μαθήματα Ανάπτυξης AI Agents (Agentic Workflows)

Αρχιτεκτονική agent: στόχος, κατάσταση και κύκλος ενεργειών

Κατανοείς τον θεμελιώδη κύκλο observe → decide → act και πώς ο agent διατηρεί state ανάμεσα στα βήματα. Ξεχωρίζεις orchestration από απλή ακολουθία prompts.

Reasoning και planning strategies

Μαθαίνεις πώς ένας agent οργανώνει ένα πρόβλημα σε βήματα και πώς περιορίζεις άσκοπες επαναλήψεις. Η έμφαση είναι σε ελεγχόμενα plans και σαφή stopping criteria.

Tool contracts και ασφαλές tool use

Σχεδιάζεις εργαλεία με καθαρές εισόδους, εξόδους και error handling ώστε ο agent να ξέρει πότε και πώς να τα καλέσει. Αποφεύγεις εργαλεία με υπερβολικά ευρείες δυνατότητες.

MCP και τυποποιημένη σύνδεση με εργαλεία

Γνωρίζεις το Model Context Protocol ως τρόπο έκθεσης εργαλείων και πόρων σε AI εφαρμογές. Εξετάζεις permissions, trust boundaries και γιατί το MCP δεν καταργεί την ανάγκη για validation.

Μνήμη, context και διαχείριση κατάστασης

Σχεδιάζεις τι πρέπει να μείνει στο άμεσο context, τι σε session state και τι σε εξωτερική μνήμη. Μαθαίνεις να αποφεύγεις ανεξέλεγκτη συσσώρευση παλιών ή ανακριβών πληροφοριών.

Human-in-the-loop και approvals

Ορίζεις σημεία όπου ο agent σταματά και ζητά επιβεβαίωση πριν από αποστολή, διαγραφή, αγορά, δημοσίευση ή άλλη κρίσιμη ενέργεια.

Multi-agent συστήματα και handoffs

Σχεδιάζεις συνεργασία περισσότερων agents μόνο όταν υπάρχει καθαρή κατανομή ρόλων. Μαθαίνεις πώς τα handoffs μεταφέρουν context χωρίς να δημιουργούν ασαφή ownership.

Tracing, observability και debugging

Καταγράφεις model calls, tool calls, handoffs, latency, errors και τελικό αποτέλεσμα. Χρησιμοποιείς traces για να εντοπίσεις πού πραγματικά απέτυχε ένα workflow αντί να μαντεύεις.

Evals για agentic workflows

Δημιουργείς μικρό σύνολο test cases και metrics για επιτυχία, tool selection και ασφάλεια. Ελέγχεις αλλαγές σε prompts, models ή tools με επαναλήψιμο τρόπο.

Retries, failure recovery και durable execution

Σχεδιάζεις τι συμβαίνει όταν ένα API αποτύχει, όταν μια εργασία περιμένει εξωτερικό γεγονός ή όταν το workflow πρέπει να συνεχίσει αργότερα. Αποθηκεύεις state και αποφεύγεις διπλές μη αναστρέψιμες ενέργειες.

Guardrails, permissions και prompt injection

Θέτεις όρια σε inputs, outputs και tools, εφαρμόζεις least privilege και αντιμετωπίζεις μη αξιόπιστο περιεχόμενο ως πιθανή πηγή prompt injection.

Sandboxed execution και ασφαλής εκτέλεση κώδικα

Όταν ένας agent παράγει ή εκτελεί κώδικα, χρησιμοποιείς απομονωμένο περιβάλλον με περιορισμένα permissions, resources και network access όπου είναι εφικτό.

Capstone: framework-agnostic production-style agent

Χτίζεις έναν agentic workflow με tools, state, approvals, tracing, evals και recovery. Η υλοποίηση μπορεί να χρησιμοποιεί σύγχρονο framework, αλλά οι αρχές παραμένουν ανεξάρτητες από συγκεκριμένο vendor.

Μικρό λεξικό Agentic AI Engineering

Agent loop

Ο επαναλαμβανόμενος κύκλος με τον οποίο ένας agent παρατηρεί κατάσταση, αποφασίζει και ενεργεί.

Tool contract

Σαφής ορισμός εισόδων, εξόδων και σφαλμάτων ενός εργαλείου που μπορεί να καλέσει ένας agent.

MCP

Πρωτόκολλο που τυποποιεί τον τρόπο με τον οποίο AI εφαρμογές συνδέονται με εργαλεία και πόρους.

Handoff

Μεταβίβαση μιας εργασίας και του απαραίτητου context από έναν agent σε άλλον.

Tracing

Καταγραφή των βημάτων, tool calls και αποφάσεων ενός agentic workflow.

Eval

Επαναλήψιμη δοκιμή που μετρά αν ένας agent πετυχαίνει συγκεκριμένα κριτήρια ποιότητας ή ασφάλειας.

Durable execution

Εκτέλεση που αποθηκεύει state και μπορεί να συνεχίσει αξιόπιστα μετά από αναμονή ή αποτυχία.

Guardrail

Κανόνας ή έλεγχος που περιορίζει ανεπιθύμητες εισόδους, εξόδους ή ενέργειες.

Sandbox

Απομονωμένο περιβάλλον στο οποίο μπορεί να εκτελείται κώδικας με περιορισμένη πρόσβαση.