Shippy: как мы строили AI-агента и что из этого вынесли

В статье на Hugging Face авторы рассказывают, что Shippy задумывался как простой агент для автоматизации рутинных задач, но быстро выявил типичные ловушки: агенты склонны к зацикливанию, плохо справляются с неоднозначными запросами и требуют продуманной системы валидации.

Ключевые выводы: промпты без чёткой структуры инструментов ведут к хаосу; итеративное тестирование на реальных сценариях важнее идеального промпта; мониторинг и логирование — обязательная часть, иначе агент незаметно «ломается».

Материал будет полезен всем, кто проектирует собственных AI-агентов — от выбора фреймворка до организации обратной связи.