Gdy każdego agenta AI buduje się osobno, trzeba znowu stawiać infrastrukturę, otwierać ruch sieciowy i certyfikować środowisko. Wspólną platformę na Azure akceptuje się do użycia raz, a kolejne agenty wdraża się na nią przez CI/CD.
Podcasty
Skróty odcinków, wnioski z projektów i artykuły o tym, co wdrażamy: agenci AI, API, observability, FinOps, Azure i Kubernetes.
Kategoria: wybierz
Tag: wybierz
- agenci AI
- platforma agentów AI
- API Management
- MCP
- model hybrydowy
- API Ops
- bezpieczeństwo API
- case study
- observability
- OpenTelemetry
- Grafana
- PoC
- FinOps
- koszty chmury
- governance
- asystent AI
- prompt injection
- agenci kodujący
- Spec Driven Development
- Azure
- landing zone
- orkiestracja agentów
- sandbox AI
- Microsoft Foundry
- Kubernetes
- SRE
- eBPF
- AI Gateway
- API Center
- iPaaS
- Prometheus
- monitoring
- human in the loop
- AI Act
- SDLC
- DevOps
- baza wiedzy
- migracja do chmury
- Infrastructure as Code
- HR
- SLO
- Logic Apps
PZU działa w branży regulowanej, wychodzi z platformy SOA i planuje agentów AI. Na Azure API Management zbudowało wspólną bramę, z której developerzy korzystają samodzielnie.
Gdy firma planuje wielu agentów AI, każdy zespół może osobno integrować się z tymi samymi systemami. Sprawdź, kiedy wspólna brama API Management ma sens i gdzie kończy się jej rola.
Po pierwszych agentach AI pisanych w Pythonie przychodzi pytanie o platformę: gotowa usługa czy własna, jak podłączyć systemy firmy i jak bezpiecznie przenieść agenta na produkcję.