Половина «продвинутых» AI-проектов, которые я видел за последний год, ломаются не на сложных частях, а на банальных - кто-то не настроил ретраи, кто-то не подумал, что модель упадёт на пустом ответе, кто-то поленился логировать промпты. Я для себя вынес правило: agentic-инфраструктуру строю так же, как DevOps-инфраструктуру. Мониторинг, логи, песочницы, постмортемы. Никакой магии, просто привычная гигиена, перенесённая на новый слой. И тогда внезапно агенты в проде работают.

Если у вас в команде ищут AI/LLM-инженера, который умеет не только в Python и промпты, но и в эксплуатацию - я в активном поиске. Буду рад, если поделитесь вакансиями или просто своим опытом - что у вас сработало, а что нет.