#orchestration — Public Fediverse posts

Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит

Представьте внутреннего AI-агента, который помогает компании искать общие документы и управлять ими. Он работает. До тех пор, пока 12–15% запросов не начинают падать. Агент возвращает не тот документ, редактирует не тот файл, молча падает или уверенно ссылается на файл, которого не существует. Поиск по фото отказывает с той же частотой. Ошибки размазаны равномерно по пользователям, фичам и запросам. Первое инстинктивное действие — поменять модель. Opus 4.5, GPT 5.5 или что там сейчас в топе лидерборда. Меняете. Счет за инференс растет в 4–5 раз, а общая доля ошибок снижается с 12% до 9%. Пользователи пишут о тех же проблемах. Бюджет следующего квартала сгорает за пару недель ради улучшения в 3 процентных пункта — и вы по-прежнему не понимаете, что именно было не так в системе и как улучшать ее дальше. Эта статья — о том, почему смена модели обычно разочаровывает и куда стоит смотреть в первую очередь. Большинство сбоев AI-систем живет в слое обвязки — orchestration, retrieval, tool definitions, retries, context management, — а не в самой модели. Дальше — метод, как отличить проблемы обвязки от проблем модели, кейс, в котором одно исправление в обвязке подняло completion rate с 26% до 88% без смены модели, и чек-лист, который помогает находить такие сбои в вашей собственной системе. Если вы никогда не делали подобной диагностики — ожидайте найти хотя бы один пункт, который стоит починить.

https://habr.com/ru/articles/1039292/

#aiагенты #llm #rag #orchestration #retrieval #tool_calling #context_engineering #evals #production #ai_infrastructure

Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит

Представьте внутреннего AI-агента, который помогает компании искать общие документы и управлять ими. Он работает. До тех пор, пока 12–15% запросов не начинают падать. Агент возвращает не тот документ, редактирует не тот файл, молча падает или уверенно ссылается на файл, которого не существует. Поиск по фото отказывает с той же частотой. Ошибки размазаны равномерно по пользователям, фичам и запросам. Первое инстинктивное действие — поменять модель. Opus 4.5, GPT 5.5 или что там сейчас в топе лидерборда. Меняете. Счет за инференс растет в 4–5 раз, а общая доля ошибок снижается с 12% до 9%. Пользователи пишут о тех же проблемах. Бюджет следующего квартала сгорает за пару недель ради улучшения в 3 процентных пункта — и вы по-прежнему не понимаете, что именно было не так в системе и как улучшать ее дальше. Эта статья — о том, почему смена модели обычно разочаровывает и куда стоит смотреть в первую очередь. Большинство сбоев AI-систем живет в слое обвязки — orchestration, retrieval, tool definitions, retries, context management, — а не в самой модели. Дальше — метод, как отличить проблемы обвязки от проблем модели, кейс, в котором одно исправление в обвязке подняло completion rate с 26% до 88% без смены модели, и чек-лист, который помогает находить такие сбои в вашей собственной системе. Если вы никогда не делали подобной диагностики — ожидайте найти хотя бы один пункт, который стоит починить.

https://habr.com/ru/articles/1039292/

#aiагенты #llm #rag #orchestration #retrieval #tool_calling #context_engineering #evals #production #ai_infrastructure

Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит

Представьте внутреннего AI-агента, который помогает компании искать общие документы и управлять ими. Он работает. До тех пор, пока 12–15% запросов не начинают падать. Агент возвращает не тот документ, редактирует не тот файл, молча падает или уверенно ссылается на файл, которого не существует. Поиск по фото отказывает с той же частотой. Ошибки размазаны равномерно по пользователям, фичам и запросам. Первое инстинктивное действие — поменять модель. Opus 4.5, GPT 5.5 или что там сейчас в топе лидерборда. Меняете. Счет за инференс растет в 4–5 раз, а общая доля ошибок снижается с 12% до 9%. Пользователи пишут о тех же проблемах. Бюджет следующего квартала сгорает за пару недель ради улучшения в 3 процентных пункта — и вы по-прежнему не понимаете, что именно было не так в системе и как улучшать ее дальше. Эта статья — о том, почему смена модели обычно разочаровывает и куда стоит смотреть в первую очередь. Большинство сбоев AI-систем живет в слое обвязки — orchestration, retrieval, tool definitions, retries, context management, — а не в самой модели. Дальше — метод, как отличить проблемы обвязки от проблем модели, кейс, в котором одно исправление в обвязке подняло completion rate с 26% до 88% без смены модели, и чек-лист, который помогает находить такие сбои в вашей собственной системе. Если вы никогда не делали подобной диагностики — ожидайте найти хотя бы один пункт, который стоит починить.

https://habr.com/ru/articles/1039292/

#aiагенты #llm #rag #orchestration #retrieval #tool_calling #context_engineering #evals #production #ai_infrastructure

Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит

Представьте внутреннего AI-агента, который помогает компании искать общие документы и управлять ими. Он работает. До тех пор, пока 12–15% запросов не начинают падать. Агент возвращает не тот документ, редактирует не тот файл, молча падает или уверенно ссылается на файл, которого не существует. Поиск по фото отказывает с той же частотой. Ошибки размазаны равномерно по пользователям, фичам и запросам. Первое инстинктивное действие — поменять модель. Opus 4.5, GPT 5.5 или что там сейчас в топе лидерборда. Меняете. Счет за инференс растет в 4–5 раз, а общая доля ошибок снижается с 12% до 9%. Пользователи пишут о тех же проблемах. Бюджет следующего квартала сгорает за пару недель ради улучшения в 3 процентных пункта — и вы по-прежнему не понимаете, что именно было не так в системе и как улучшать ее дальше. Эта статья — о том, почему смена модели обычно разочаровывает и куда стоит смотреть в первую очередь. Большинство сбоев AI-систем живет в слое обвязки — orchestration, retrieval, tool definitions, retries, context management, — а не в самой модели. Дальше — метод, как отличить проблемы обвязки от проблем модели, кейс, в котором одно исправление в обвязке подняло completion rate с 26% до 88% без смены модели, и чек-лист, который помогает находить такие сбои в вашей собственной системе. Если вы никогда не делали подобной диагностики — ожидайте найти хотя бы один пункт, который стоит починить.

https://habr.com/ru/articles/1039292/

#aiагенты #llm #rag #orchestration #retrieval #tool_calling #context_engineering #evals #production #ai_infrastructure

#FairTradeMusicFriday Le saviez-vous ? Vous pouvez retrouver toutes mes vidéos sur #PeerTube @MakerTube : https://makertube.net/c/nicolas_hussein/videos Vous y trouverez mes concerts, compositions, arrangements et orchestrations, sur une plateforme libre, sans publicité, et avec possibilité de me soutenir financièrement.

#myWork #musique #music #NewMusic #composition #arrangement #orchestration @music

#FairTradeMusicFriday Le saviez-vous ? Vous pouvez retrouver mes compositions, arrangements et orchestrations sur @mirlo : https://mirlo.space/nicolas-hussein/ Vous pouvez écouter en format audio seul, sans publicité. Et me soutenir financièrement en achetant à prix libre.

#myWork #musique #music #NewMusic #composition #arrangement #orchestration @music

Most organizations think they preserve human control because someone still approves the #workflow.

Meanwhile, #orchestration systems already shape what people see, prioritize, escalate, or ignore.

This article argues that control is about governable delegation — not approval screens.

#AgenticAI

https://www.designative.info/2026/05/20/preserve-human-control-a-primer-of-human-agent-interaction-guidelines/

Meet #OpenAI Symphony - an agent orchestrator that turns project-management workflows into a control plane for multiple coding agents.

➤ Each task is assigned to a dedicated agent that works autonomously until completion
➤ When the task is done, a human reviews the output before moving forward

Learn more: https://bit.ly/4wIdvrS

#AI #AIAgents #LLMs #Orchestration #OpenSource #InfoQ

Meet #OpenAI Symphony - an agent orchestrator that turns project-management workflows into a control plane for multiple coding agents.

➤ Each task is assigned to a dedicated agent that works autonomously until completion
➤ When the task is done, a human reviews the output before moving forward

Learn more: https://bit.ly/4wIdvrS

#AI #AIAgents #LLMs #Orchestration #OpenSource #InfoQ

Meet #OpenAI Symphony - an agent orchestrator that turns project-management workflows into a control plane for multiple coding agents.

➤ Each task is assigned to a dedicated agent that works autonomously until completion
➤ When the task is done, a human reviews the output before moving forward

Learn more: https://bit.ly/4wIdvrS

#AI #AIAgents #LLMs #Orchestration #OpenSource #InfoQ

Meet #OpenAI Symphony - an agent orchestrator that turns project-management workflows into a control plane for multiple coding agents.

➤ Each task is assigned to a dedicated agent that works autonomously until completion
➤ When the task is done, a human reviews the output before moving forward

Learn more: https://bit.ly/4wIdvrS

#AI #AIAgents #LLMs #Orchestration #OpenSource #InfoQ

Meet #OpenAI Symphony - an agent orchestrator that turns project-management workflows into a control plane for multiple coding agents.

➤ Each task is assigned to a dedicated agent that works autonomously until completion
➤ When the task is done, a human reviews the output before moving forward

Learn more: https://bit.ly/4wIdvrS

#AI #AIAgents #LLMs #Orchestration #OpenSource #InfoQ

[Перевод] Промпты — это рекомендации, а не правила. Структура — это обязательное условие

Агент знал свои принципы. Он процитировал их обратно — «Я нарушил каждый принцип, который мне был дан: я предположил вместо того, чтобы проверить». И всё равно он удалил базу данных — потому что знать правило и быть структурно лишённым возможности его нарушить — это совершенно разные вещи. Когда мы внедряем AI-агентов в бизнес-операции, мы склонны управлять ими так же, как управляем людьми: мы пишем политики. Мы добавляем инструкции в промпт. Мы говорим агенту, что ему разрешено. Но промпты — это рекомендации. Агент читает их, соотносит с текущей задачей и принимает решение. Это не баг — это и есть суть LLM. Проблема в том, что мы относились к управлению AI так, как будто это онбординг сотрудника, тогда как должны были относиться к этому как к управлению доступом к системе. В вашей ERP сотрудник склада не может сам утверждать свои собственные закупочные заказы — не потому, что политика так говорит, а потому, что у него просто нет этой кнопки. Это структурный контроль. AI-агентам нужно то же самое.

https://habr.com/ru/articles/1036626/

#camunda #orchestration #ai_agent #bpm #bpmn #безопасность_данных

[Перевод] Промпты — это рекомендации, а не правила. Структура — это обязательное условие

Агент знал свои принципы. Он процитировал их обратно — «Я нарушил каждый принцип, который мне был дан: я предположил вместо того, чтобы проверить». И всё равно он удалил базу данных — потому что знать правило и быть структурно лишённым возможности его нарушить — это совершенно разные вещи. Когда мы внедряем AI-агентов в бизнес-операции, мы склонны управлять ими так же, как управляем людьми: мы пишем политики. Мы добавляем инструкции в промпт. Мы говорим агенту, что ему разрешено. Но промпты — это рекомендации. Агент читает их, соотносит с текущей задачей и принимает решение. Это не баг — это и есть суть LLM. Проблема в том, что мы относились к управлению AI так, как будто это онбординг сотрудника, тогда как должны были относиться к этому как к управлению доступом к системе. В вашей ERP сотрудник склада не может сам утверждать свои собственные закупочные заказы — не потому, что политика так говорит, а потому, что у него просто нет этой кнопки. Это структурный контроль. AI-агентам нужно то же самое.

https://habr.com/ru/articles/1036626/

#camunda #orchestration #ai_agent #bpm #bpmn #безопасность_данных

[Перевод] Промпты — это рекомендации, а не правила. Структура — это обязательное условие

Агент знал свои принципы. Он процитировал их обратно — «Я нарушил каждый принцип, который мне был дан: я предположил вместо того, чтобы проверить». И всё равно он удалил базу данных — потому что знать правило и быть структурно лишённым возможности его нарушить — это совершенно разные вещи. Когда мы внедряем AI-агентов в бизнес-операции, мы склонны управлять ими так же, как управляем людьми: мы пишем политики. Мы добавляем инструкции в промпт. Мы говорим агенту, что ему разрешено. Но промпты — это рекомендации. Агент читает их, соотносит с текущей задачей и принимает решение. Это не баг — это и есть суть LLM. Проблема в том, что мы относились к управлению AI так, как будто это онбординг сотрудника, тогда как должны были относиться к этому как к управлению доступом к системе. В вашей ERP сотрудник склада не может сам утверждать свои собственные закупочные заказы — не потому, что политика так говорит, а потому, что у него просто нет этой кнопки. Это структурный контроль. AI-агентам нужно то же самое.

https://habr.com/ru/articles/1036626/

#camunda #orchestration #ai_agent #bpm #bpmn #безопасность_данных

[Перевод] Промпты — это рекомендации, а не правила. Структура — это обязательное условие

Агент знал свои принципы. Он процитировал их обратно — «Я нарушил каждый принцип, который мне был дан: я предположил вместо того, чтобы проверить». И всё равно он удалил базу данных — потому что знать правило и быть структурно лишённым возможности его нарушить — это совершенно разные вещи. Когда мы внедряем AI-агентов в бизнес-операции, мы склонны управлять ими так же, как управляем людьми: мы пишем политики. Мы добавляем инструкции в промпт. Мы говорим агенту, что ему разрешено. Но промпты — это рекомендации. Агент читает их, соотносит с текущей задачей и принимает решение. Это не баг — это и есть суть LLM. Проблема в том, что мы относились к управлению AI так, как будто это онбординг сотрудника, тогда как должны были относиться к этому как к управлению доступом к системе. В вашей ERP сотрудник склада не может сам утверждать свои собственные закупочные заказы — не потому, что политика так говорит, а потому, что у него просто нет этой кнопки. Это структурный контроль. AI-агентам нужно то же самое.

https://habr.com/ru/articles/1036626/

#camunda #orchestration #ai_agent #bpm #bpmn #безопасность_данных

https://www.europesays.com/ie/490075/ OpenAI Open-Sources Symphony, a SPEC.md for Autonomous Coding Agent Orchestration #Agents #AI #ArtificialIntelligence #ArtificialIntelligence #Éire #IE #Ireland #LargeLanguageModels #ML&DataEngineering #OpenSource #OpenAI #OpenaiSymphonyAgents #Orchestration #Technology

Oh, joy! 🤖 Now we can all have our very own "personal clusters" because clearly single computers just aren't capable of handling the monumental task of checking our emails. 🎉 #Kubernetes for breakfast, lunch, and dinner because heaven forbid we live without the thrill of #orchestration software running our lives. 😂
https://aranya.tech/blog/arrival-of-the-personal-cluster #personalclusters #techhumor #emailmanagement #cloudcomputing #HackerNews #ngated

Hum ?

#orchestration #k8s #k3s #microk8s

Hum ?

#orchestration #k8s #k3s #microk8s

Hum ?

#orchestration #k8s #k3s #microk8s

Hum ?

#orchestration #k8s #k3s #microk8s

Hum ?

#orchestration #k8s #k3s #microk8s

What if the most important product decisions in #AI systems no longer live in #interfaces, #PRDs, or #journeymaps?

They now live inside routing logic, memory systems, escalation policies, and #orchestration pipelines. Are product teams reviewing those layers?

#AgenticAI #ArtificialIntelligence

https://www.designative.info/2026/05/13/what-designers-need-to-know-about-ai-orchestration/

What if the most important product decisions in #AI systems no longer live in #interfaces, #PRDs, or #journeymaps?

They now live inside routing logic, memory systems, escalation policies, and #orchestration pipelines. Are product teams reviewing those layers?

#AgenticAI #ArtificialIntelligence

https://www.designative.info/2026/05/13/what-designers-need-to-know-about-ai-orchestration/

What if the most important product decisions in #AI systems no longer live in #interfaces, #PRDs, or #journeymaps?

They now live inside routing logic, memory systems, escalation policies, and #orchestration pipelines. Are product teams reviewing those layers?

#AgenticAI #ArtificialIntelligence

https://www.designative.info/2026/05/13/what-designers-need-to-know-about-ai-orchestration/

What if the most important product decisions in #AI systems no longer live in #interfaces, #PRDs, or #journeymaps?

They now live inside routing logic, memory systems, escalation policies, and #orchestration pipelines. Are product teams reviewing those layers?

#AgenticAI #ArtificialIntelligence

https://www.designative.info/2026/05/13/what-designers-need-to-know-about-ai-orchestration/

What if the most important product decisions in #AI systems no longer live in #interfaces, #PRDs, or #journeymaps?

They now live inside routing logic, memory systems, escalation policies, and #orchestration pipelines. Are product teams reviewing those layers?

#AgenticAI #ArtificialIntelligence

https://www.designative.info/2026/05/13/what-designers-need-to-know-about-ai-orchestration/

Les #rpll2026 vont commencer 😀 venez rencontrer @fusiondirectory sur son stand #iam #opensource #orchestration #automatisation #rest #api @plossra_a

Les #rpll2026 vont commencer 😀 venez rencontrer @fusiondirectory sur son stand #iam #opensource #orchestration #automatisation #rest #api @plossra_a

Ah, yes, the "Vite of #AI #agent #orchestration," because what we really needed was another layer of over-engineered scaffolding to complicate our lives even further. 🤖🛠️ Next up: a kit to manage the kits managing your kits, because recursion is apparently the new black. 🌀
https://ahk.cardor.dev #Vite #overengineering #techrecursion #complexity #HackerNews #ngated

Ah, yes, the "Vite of #AI #agent #orchestration," because what we really needed was another layer of over-engineered scaffolding to complicate our lives even further. 🤖🛠️ Next up: a kit to manage the kits managing your kits, because recursion is apparently the new black. 🌀
https://ahk.cardor.dev #Vite #overengineering #techrecursion #complexity #HackerNews #ngated

Ah, yes, the "Vite of #AI #agent #orchestration," because what we really needed was another layer of over-engineered scaffolding to complicate our lives even further. 🤖🛠️ Next up: a kit to manage the kits managing your kits, because recursion is apparently the new black. 🌀
https://ahk.cardor.dev #Vite #overengineering #techrecursion #complexity #HackerNews #ngated

Ah, yes, the "Vite of #AI #agent #orchestration," because what we really needed was another layer of over-engineered scaffolding to complicate our lives even further. 🤖🛠️ Next up: a kit to manage the kits managing your kits, because recursion is apparently the new black. 🌀
https://ahk.cardor.dev #Vite #overengineering #techrecursion #complexity #HackerNews #ngated

Ah, yes, the "Vite of #AI #agent #orchestration," because what we really needed was another layer of over-engineered scaffolding to complicate our lives even further. 🤖🛠️ Next up: a kit to manage the kits managing your kits, because recursion is apparently the new black. 🌀
https://ahk.cardor.dev #Vite #overengineering #techrecursion #complexity #HackerNews #ngated

🤖✨ Ah, yet another overhyped multi-agent #AI solution promising to revolutionize code #orchestration while the poor #developer wrestles with GitHub's labyrinthine interface. 🙄 But fear not, because #Ruflo is here to solve all the problems you didn't know you had, complete with a user guide that's as clear as mud. 💾🔍
https://github.com/ruvnet/ruflo/blob/main/docs/USERGUIDE.md #Innovation #Tools #GitHub #HackerNews #ngated

Ruflo: Multi-agent AI orchestration for Claude Code

https://github.com/ruvnet/ruflo/blob/main/docs/USERGUIDE.md

#HackerNews #Ruflo #MultiAgent #AI #ClaudeCode #Orchestration #GitHub

Ruflo: Multi-agent AI orchestration for Claude Code

https://github.com/ruvnet/ruflo/blob/main/docs/USERGUIDE.md

#HackerNews #Ruflo #MultiAgent #AI #ClaudeCode #Orchestration #GitHub

Ruflo: Multi-agent AI orchestration for Claude Code

https://github.com/ruvnet/ruflo/blob/main/docs/USERGUIDE.md

#HackerNews #Ruflo #MultiAgent #AI #ClaudeCode #Orchestration #GitHub

Private Cloud Server Market in Europe | Report – IndexBox

Europe Private Cloud Server Market 2026 Analysis …
#Europe #EU #ContainerPlatformHosting(Kubernetes) #Database-as-a-Service #electronicsmarketreport #ERP/CRMSystemHosting #European #forecast #Hyper-V #KVM) #marketanalysis #Orchestration&ManagementSuites #PrivateCloudServer #ServerVirtualization(VMware #Software-DefinedNetworking(SDN) #Software-DefinedStorage(SDS) #VirtualDesktopInfrastructure(VDI)
https://www.europesays.com/europe/29801/

Participants in orchestrated sagas must be idempotent: executing the same command more than once must produce the same result. This is required because the orchestrator may retry commands after transient failures.

#Orchestration #Idempotency #Microservices

AWS Prescriptive Guidance states orchestration suits systems with many participants where loose coupling is needed. The orchestrator encapsulates workflow complexity, keeping participants unaware of the overall sequence.

#Orchestration #DistributedSystems #Fintech

In orchestration-based sagas, a central coordinator — the orchestrator — sends commands to participant services in sequence, tracks state, and triggers compensating transactions when a step fails.

#Orchestration #SagaPattern #Fintech

Pipeline Triad Pattern: конвейер AI-агентов вместо команды разработки

Один AI-агент может закрывать работу одного специалиста. Следующий шаг - собрать из таких агентов конвейер. Pipeline Triad Pattern - это модель enterprise-разработки, где каждый этап SDLC проходит через тройку ролей: Создатель, Критик, Арбитр. Не один “суперагент”, а цепочка специализированных троек с человеческим контролем в нескольких ключевых точках. Рассказываю, как устроен такой конвейер, чем он отличается от CI/CD, сколько стоит и где у него реальные пределы. Создатель + Критик + Арбитр

https://habr.com/ru/articles/1023554/

#aiагенты #multiagent_systems #llm #devops #devsecops #sdlc #code_review #orchestration #enterpriseразработка #pipeline_triad

Pipeline Triad Pattern: конвейер AI-агентов вместо команды разработки

Один AI-агент может закрывать работу одного специалиста. Следующий шаг - собрать из таких агентов конвейер. Pipeline Triad Pattern - это модель enterprise-разработки, где каждый этап SDLC проходит через тройку ролей: Создатель, Критик, Арбитр. Не один “суперагент”, а цепочка специализированных троек с человеческим контролем в нескольких ключевых точках. Рассказываю, как устроен такой конвейер, чем он отличается от CI/CD, сколько стоит и где у него реальные пределы. Создатель + Критик + Арбитр

https://habr.com/ru/articles/1023554/

#aiагенты #multiagent_systems #llm #devops #devsecops #sdlc #code_review #orchestration #enterpriseразработка #pipeline_triad

Pipeline Triad Pattern: конвейер AI-агентов вместо команды разработки

Один AI-агент может закрывать работу одного специалиста. Следующий шаг - собрать из таких агентов конвейер. Pipeline Triad Pattern - это модель enterprise-разработки, где каждый этап SDLC проходит через тройку ролей: Создатель, Критик, Арбитр. Не один “суперагент”, а цепочка специализированных троек с человеческим контролем в нескольких ключевых точках. Рассказываю, как устроен такой конвейер, чем он отличается от CI/CD, сколько стоит и где у него реальные пределы. Создатель + Критик + Арбитр

https://habr.com/ru/articles/1023554/

#aiагенты #multiagent_systems #llm #devops #devsecops #sdlc #code_review #orchestration #enterpriseразработка #pipeline_triad

Pipeline Triad Pattern: конвейер AI-агентов вместо команды разработки

Один AI-агент может закрывать работу одного специалиста. Следующий шаг - собрать из таких агентов конвейер. Pipeline Triad Pattern - это модель enterprise-разработки, где каждый этап SDLC проходит через тройку ролей: Создатель, Критик, Арбитр. Не один “суперагент”, а цепочка специализированных троек с человеческим контролем в нескольких ключевых точках. Рассказываю, как устроен такой конвейер, чем он отличается от CI/CD, сколько стоит и где у него реальные пределы. Создатель + Критик + Арбитр

https://habr.com/ru/articles/1023554/

#aiагенты #multiagent_systems #llm #devops #devsecops #sdlc #code_review #orchestration #enterpriseразработка #pipeline_triad

*That's some really dense, hard-core "Agentic" jargon, especially considering that it was written by a Chinese guy. #harness #toolservers #simulators #execution #sandboxes #orchestration justinlin610.github.io/blog/

Writing - Junyang Lin