Развёртывание агентов, Docker, FastAPI, мониторинг, чеклист перед продакшеном, типичные ошибки.
Развёртывание агентов требует персистентного хранилища, мониторинга и соблюдения правил безопасности.
Для разработки и тестирования — локальный запуск python my_agent.py. Для продакшена — langgraph deploy или Docker-контейнер. Для API — FastAPI или другой веб-фреймворк.
Используйте персистентный чекпоинтер вместо InMemorySaver:
from langgraph.checkpoint.postgres import PostgresSaver
checkpointer = PostgresSaver.from_conn_string("postgresql://user:pass@localhost/db")
checkpointer.setup()Для долговременной памяти — PostgresStore. Ключи API храните в переменных окружения, не в коде.
Отслеживайте задержку ответов, количество токенов, частоту ошибок, использование инструментов. Используйте LangSmith для трассировки. Настройте алерты на критические ошибки.
Храните ключи в переменных окружения. Валидируйте входные данные на границе системы. Ограничивайте доступ к инструментам и данным. Мониторьте подозрительную активность.
Начинайте с простого — create_agent для прототипа, LangGraph для сложных случаев. Пишите хорошие описания инструментов — они становятся частью промпта. Типизируйте параметры. Проектируйте узлы идемпотентными. Не перегружайте контекстное окно. Тестируйте на разных сценариях. Всегда включайте трассировку.
Плохие описания инструментов приводят к некорректным вызовам. Отсутствие обработки ошибок — к падению агента. Перегрузка контекста — к плохим решениям. Нет валидации на входе — к некорректной работе. Нет мониторинга — невозможно понять, что пошло не так.
Все инструменты имеют хорошие описания. Обработка ошибок настроена. Чекпоинтер настроен (не InMemorySaver). Трассировка включена. Лимит рекурсии настроен. Валидация входных данных. Тесты пройдены. Мониторинг настроен. Безопасность проверена.