Uruchomienie agenta AI
Uruchomienie agenta AI produkcyjnie wymaga: (1) jasnej definicji zadania i zestawu narzędzi (np. LangChain/agent framework + LLM + retriever), (2) konteneryzacji i orkiestracji (Docker/Kubernetes) z trwałą bazą danych oraz MLOps dla modeli, (3) zabezpieczeń, monitoringu i planu rollback — to pozwala przejść od POC do stabilnej usługi w tygodniach, nie miesiącach.
Co najpierw ustalić (kluczowe decyzje)
-
Cel agenta: czy ma odpowiadać w czacie, wykonywać zadania (call APIs), czy orkiestrację procesów, czy może optymalizacja procesów
-
Dane wejściowe: dokumenty, bazy, strumienie — czy potrzebujesz RAG (retrieval‑augmented generation)?
-
Skala i SLA: jednorazowe zapytania vs ciągłe, niskie opóźnienia, wysoka dostępność.
Szybkie porównanie opcji wdrożenia
| Opcja | Skalowalność | Koszt początkowy | Złożoność operacyjna |
|---|---|---|---|
| Docker Compose (VPS) | Średnia | Niski | Proste; szybki POC. |
| Kubernetes (Helm) | Wysoka | Wyższy | Złożone; najlepsze dla HA. |
| Serverless / Managed | Elastyczna | Subskrypcja | Mniej operacji; zależne od dostawcy. |
Architektura referencyjna (minimalny produkcyjny stack)
-
Frontend API: FastAPI/Express z auth.
-
Orkiestrator agentów: LangChain / agent framework (obsługa narzędzi, pamięci, planowania).
-
Model LLM: zewnętrzny (API) lub self‑hosted; wersjonowanie modeli.
-
Retriever / Vector DB: Pinecone/Weaviate/FAISS dla RAG.
-
Baza i kolejki: PostgreSQL (stan), Redis/Kafka (kolejkowanie).
-
Infra: Docker → Kubernetes dla produkcji; CI/CD + MLOps (monitoring drift).
Kroki wdrożeniowe (praktyczny plan)
-
POC (1–2 tyg.): prosty agent LangChain + LLM + retriever na Docker Compose; testy funkcjonalne.
-
Hardening (1–2 tyg.): auth, rate limiting, logowanie, testy bezpieczeństwa.
-
Produkcja (2–4 tyg.): migracja do Kubernetes/managed infra, persistent storage, backupy, autoscaling.
-
MLOps & monitoring: metryki jakości odpowiedzi, latency, drift detection, retraining pipeline.
Bezpieczeństwo, koszty i ryzyka
-
Bezpieczeństwo: uwierzytelnianie, ograniczenia dostępu do narzędzi, audyt logów.
-
Koszty: API LLM (tokeny) vs koszty infra (K8s, storage); planuj budżet na inference i retraining.
-
Ograniczenie kosztów uruchomienie agenta AI → dotacje unijne na rozwiązania informatyczne
-
-
Ryzyka: model hallucinations, drift, prywatność danych — wprowadź fallbacky i eskalacje do człowieka.
n8n - low code agent AI Najszybsza i najbezpieczniejsza droga do produkcyjnego wdrożenia n8n to self‑hosted Docker Compose z PostgreSQL, HTTPS (Let's Encrypt) i regularnymi backupami; jeśli oczekujesz dużego obciążenia i wysokiej dostępności, wdrożenie na Kubernetes z persistent volumes i autoskalowaniem jest właściwe. Podstawowe cechySytuacje stosowania | |
Kod QR produktu | |
