Å bygge et overvåkingssystem for agentiske løsninger krever et teknologisk rammeverk som gir sanntidsdata og enkel vedlikehold. En mulig tilnærming er å bruke en kombinert stack med FastAPI og Supabase. Med denne tilnærmingen kan man effektivt håndtere sanntidsoppdateringer ved hjelp av kanaler som Supabase tilbyr, som gjør det mulig å følge endringer i en bestemt tabell i sanntid, som i eksempelet med supabase.channel('public:agent_metrics'). Hver gang det skjer en endring i databasen—enten det er en innsetting, oppdatering eller sletting—vil systemet automatisk oppdatere informasjonen på dashbordet.

Enkelte dashbord-løsninger kan også tilby kontrollfunksjoner, som for eksempel en knapp som lar operatøren pause en agent. Denne knappen kan kobles til FastAPI-endepunkter, som for eksempel å endre verdier i en konfigurasjonstabell eller sende kommandoer til agentene. For eksempel kan en "Pause Agent"-knapp sette en flagg i databasen som agentene kontinuerlig sjekker, og dette kan føre til at agenten stopper sine aktiviteter.

Slik kan et dashboard gi mulighet for sanntidsvisning og proaktiv overvåking av agentenes helse. Hvis et system for eksempel slutter å rapportere, eller hvis responstiden til anbefalingsagenten øker, kan operatøren raskt sette i gang nødvendige tiltak. En slik tilnærming gir god oversikt og hjelper med å opprettholde et stabilt og pålitelig agentisk system.

Integrasjonen mellom FastAPI og Supabase gir en rask, moderne måte å bygge et overvåkings-backend. FastAPI sørger for API-endepunktene som håndterer data og handlinger, mens Supabase tilbyr en pålitelig database for lagring av telemetri og muligens en direkte bro til frontend for sanntidsovervåking. Teknologistakken er lett tilgjengelig og enkel å implementere. Ved å bruke administrerte tjenester som Supabase og et høyproduktivt rammeverk som FastAPI, kan utviklere redusere mengden av kjedelig kode og heller fokusere på å utvikle funksjonelle og effektive løsninger.

I en detaljhandelsetting, hvor flere agenter kan være i drift samtidig, muliggjør et slikt overvåkingssystem en effektiv vedlikeholdsprosess. Det gir operatørene mulighet til å se på et øyeblikksbilde av hvordan systemene fungerer, og identifisere problemer tidlig—før de påvirker kundeopplevelsen eller driften. For eksempel kan man se at én agent i en butikk ikke har rapportert på en stund, eller at en anbefalingsagent plutselig har økt responstiden etter en ny distribusjon. Dette gir mulighet for tidlig feilsøking og forbedringstiltak, som for eksempel å rulle tilbake en ny distribusjon eller etterforske videre.

Når det gjelder drift og vedlikehold på bedriftsnivå, er det viktig å kombinere overvåkingsløsninger med sterke operasjonelle prosesser. Dette inkluderer CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) for automatisk testing og utrulling av kode, samt versjonskontroll og progresiv utrulling for å minimere risikoen ved endringer i produksjon. For å sikre at systemene forblir trygge og pålitelige, må man integrere sikkerhetspraksis gjennom hele livssyklusen til agentene. Det er også avgjørende å implementere avansert overvåking og varsling ved hjelp av måleparametre som SLO (Service Level Objectives) og omfattende observabilitet, for å få innsikt i systemhelse og agentenes ytelse.

Skalering av agentiske systemer i detaljhandelen, fra små pilotprosjekter til bred implementering på bedriftsnivå, innebærer flere utfordringer som bør adresseres systematisk. Den teknologiske infrastrukturen må håndtere det økte volumet av data og interaksjoner som følger med skalering, samtidig som den organisasjonen som skal drifte disse systemene, må tilpasse seg den nye kompleksiteten. Det er avgjørende at utviklingsteamene har en klar forståelse av hvordan agentene vil oppføre seg under ulike forhold og kan simulere disse forholdene før de blir rullet ut i produksjon.

Men utfordringene strekker seg også langt utover teknologi. Organisatorisk tilpasning er nødvendig for å sikre at alle team—fra utviklere til operatører—har den nødvendige kompetansen og samarbeidet for å støtte agentenes drift på tvers av forskjellige plattformer og kanaler. Dette kan innebære alt fra opplæring til endring i arbeidsprosesser for å håndtere overvåkingen og feilretting effektivt.

Når det gjelder praktiske aspekter ved skalering, må organisasjonen sikre at infrastrukturen er fleksibel og kan håndtere kontinuerlig vekst. Å benytte seg av «Infrastructure as Code» (IaC) kan gjøre dette lettere ved å administrere og skalere ressursene på en deklarativ måte, og samtidig sikre at all kode og konfigurasjon er versjonskontrollert. Det er også viktig å ha en klar strategi for hvordan man introduserer nye funksjoner på en trygg måte, for eksempel ved hjelp av kanarislipp eller A/B-testing.

Det er åpenbart at for å kunne implementere agentiske systemer på stor skala i detaljhandelen, må man ikke bare forstå den teknologiske infrastrukturen, men også implementere strenge operasjonelle prosesser som sikrer kontinuerlig drift og sikkerhet. Dette innebærer å bygge et solid grunnlag av kontinuerlig integrasjon, utprøvde utviklingsmetoder, og å anvende de rette verktøyene for overvåking og varsling. Effektiv administrasjon av agentene gjennom et sterkt rammeverk for testing og drift er helt avgjørende for å oppnå stabilitet, pålitelighet og til slutt en vellykket implementering av agentiske løsninger på bedriftsnivå.

Hvordan bygge robuste CI/CD-pipelines og orkestrere komplekse arbeidsflyter i detaljhandel

I moderne programvareutvikling er en effektiv kontinuerlig integrasjon og distribusjon (CI/CD) nøkkelen til å oppnå raskere leveranser, høyere pålitelighet og bedre håndtering av endringer. En veldefinert CI/CD-pipeline gjør det mulig å bygge, teste og distribuere programvare på en automatisert og pålitelig måte, og er derfor avgjørende for å sikre kvaliteten og stabiliteten til applikasjoner. Denne prosessen kan videre forbedres ved bruk av verktøy og teknikker som automatiserer distribusjon, håndtering av feil og sikrer rask tilbakeføring ved problemer.

I CI-fasen bør vi begynne med å bygge immutable artefakter, som Docker-bilder eller serverløse pakker, som en del av pipeline-prosessen. Disse artefaktene blir bygget én gang og skal inkludere alle nødvendige avhengigheter. Det er viktig å merke seg at artefakter også bør signeres og at en Software Bill of Materials (SBOM) genereres for å sikre at alle komponenter er dokumentert. Ved å bruke versjonering (som for eksempel Git-tagger eller commit SHA) kan artefakter pushes til et container-register som Docker Hub eller Amazon ECR, noe som gir bedre sporbarhet og kontroll.

I tillegg bør man implementere caching for avhengigheter som pip-pakker eller npm-moduler for å redusere tiden som kreves for å kjøre pipeline-prosessen. Ved å bruke verktøy som Snyk, Trivy eller Dependabot for å kontrollere sikkerhet i avhengighetene, kan man forsikre seg om at det ikke blir introdusert kjente sårbarheter i systemet. Hvis viktige tester eller sikkerhetskontroller mislykkes, bør CI-pipelinen feile, slik at det ikke distribueres ustabil kode til produksjon.

Når vi beveger oss inn i Continuous Deployment (CD), er det viktig å opprettholde et staging-miljø som er så likt produksjonsmiljøet som mulig. Dette gjør at tester som røyk- eller integrasjonstester kan kjøres mot dette miljøet før koden blir sendt til produksjon. En viktig strategi her er å kreve manuell godkjenning før deployering til produksjon, for å sikre at eventuelle kritiske feil ikke blir oversett.

Automatisering av distribusjonsprosessen er en annen viktig komponent i CD. Dette kan gjøres ved hjelp av Infrastructure as Code (IaC) verktøy som Terraform eller Pulumi, som gir muligheten til å beskrive og håndtere infrastruktur som kode. Dette gjør distribusjon mer pålitelig og reproduserbar. Det er også avgjørende å definere miljøspesifikasjoner klart, slik at konfigurasjoner for utviklings-, staging- og produksjonsmiljøene er isolerte og enkle å administrere.

En annen strategi for trygg distribusjon er Progressive Delivery, som innebærer at endringer gradvis introduseres i produksjon. For eksempel kan Canary Releases brukes for å rute bare en liten prosentandel av trafikken til den nye versjonen, og deretter automatisk rulle ut endringene når målene for servicelevel (SLO-er) forblir stabile. Blå-Grønn distribusjon gjør det mulig å kjøre to identiske produksjonsmiljøer, hvor trafikken kan byttes mellom dem uten nedetid, og gir øyeblikkelig mulighet for rollback.

Feature Flags og A/B-testing gir fleksibilitet ved å tillate at spesifik funksjonalitet aktiveres eller deaktiveres for bestemte brukergrupper. Dette gir muligheten til å kjøre eksperimenter og gjøre datadrevne beslutninger uten at full distribusjon er nødvendig. Videre, Shadow Traffic kan brukes til å sende produksjonstrafikk til den nye versjonen uten å påvirke sluttbrukeren, slik at systemet kan validere at de nye endringene fungerer som forventet før full utrulling.

En annen viktig komponent i å bygge en pålitelig distribusjonsstrategi er bruken av GitOps. Med verktøy som Argo CD eller FluxCD kan man sikre at ønsket tilstand er definert i Git, og endringer i denne tilstanden automatisk påføres klyngene. Dette gir en deklarativ og auditerbar distribusjonsvei, der hver utrulling er en commit, og rollback blir like enkelt som å bruke git revert. Dette gjør systemet både mer pålitelig og enklere å feilsøke, da man alltid kan gå tilbake til en kjent god tilstand.

Rollbacks er essensielle i moderne distribusjonsstrategier. Når en utrulling mislykkes, er det viktig å ha mekanismer på plass for å raskt rulle tilbake til en tidligere stabil versjon. Hvis endringen er styrt av en feature flag, kan denne flaggen ganske enkelt slås av for å tilbakeføre oppførselen. Hvis ikke, kan det være nødvendig å bruke GitOps-kontroller eller CI/CD-verktøy for å rulle tilbake til en tidligere versjon. Dette krever at artefakter og database-migrasjoner er godt håndtert, da databasemigrasjoner kan gjøre rollback mer utfordrende.

Et annet kritisk aspekt er å sørge for at eventuelle tilbakeføringer blir godt dokumentert og at det blir gjennomført en grundig root cause-analyse for å forstå hva som gikk galt og hvordan fremtidige feil kan unngås. Regelmessig testing av rollback-prosedyrene i staging-miljøet er også viktig for å sikre at de fungerer som forventet, og at det kan gjøres hurtige feilrettinger hvis noe går galt.

Når vi ser på detaljhandelen, er det vanlig å møte komplekse arbeidsflyter som involverer flere spesialiserte agenter som jobber sammen for å gjennomføre en prosess. Eksempler på dette er prosessen fra ordreplassering til returbehandling. Hver agent – for eksempel betalingsagenten, lageragenten, eller retursystemet – har sitt eget domene og sin egen oppgave, men må koordineres effektivt for å sikre en sømløs opplevelse for kunden. Arbeidsflytmotorer hjelper til med å orkestrere disse agentene, og sørger for at prosessen fortsetter til tross for eventuelle feil som kan oppstå underveis, som når et lager er tomt eller en betaling feiler.

En arbeidsflytmotor kan håndtere tidouts og forsøke på nytt, eller til og med eskalere til manuell support om det er nødvendig. Hvis en returforespørsel behandles, kan den involvere flere agenter, som for eksempel en lageragent som sjekker tilstanden til den returnerte varen, og en betalingsagent som tilbakebetaler kunden. Underveis gir arbeidsflytmotoren både synlighet og kontroll, og gjør det lettere å administrere og spore prosessen.

Hvordan Data Kvalitet Påvirker Agentisk AI: Forutsetninger og Arkitektur for Suksess

Data er ikke bare en input for agentisk kunstig intelligens (AI), men en drivkraft som gir liv til tilpasningsevne og intelligens. Agentisk AI krever konstant tilgang til høy kvalitet, mangfoldig data for å gjøre informerte beslutninger, tilpasse seg raskt til nye forhold, og handle i sanntid. I denne konteksten er det viktig å forstå hvordan data kvalitet, administrasjon og struktur påvirker ytelsen til agentene, samt hvordan dette skaper en dynamisk og effektiv AI-modell.

Høy kvalitet på data er avgjørende for at agentene skal operere optimalt. Å ha tilgang til rene, bearbeidede og relevante data i sanntid er essensielt for å bygge en effektiv agent. Et system for datastyring og god personvernforvaltning er nødvendige for å unngå problemer knyttet til sikkerhet og etikk. Dette inkluderer å bryte ned datasiloer, slik at agenten kan få tilgang til en helhetlig mengde informasjon. Agentisk AI i detaljhandelen kan for eksempel trekke data fra transaksjonsregistre, lagerbeholdning, leverandørtider, e-handelssider, kundeanmeldelser, sosiale medier og til og med sanntid videoovervåkning.

Når disse forskjellige datakildene blir integrert, kan agenten danne et helhetlig bilde av tilstanden til virksomheten. Denne helhetlige forståelsen er avgjørende for effektiv beslutningstaking. Et eksempel på dette kan være kombinasjonen av værdata med salgstall, som kan hjelpe agenten med å forutse økt etterspørsel etter spesifikke produkter (for eksempel regnfrakker eller kalde drikker) og dermed justere lagerbeholdningen i forkant. Det er ikke bare tilstedeværelsen av data som er viktig, men evnen til kontinuerlig å behandle og lære av dataene. Uten konstant oppdatering og bearbeiding av data vil agentens ytelse raskt forringes.

En annen kritisk faktor for agentisk AI er evnen til å lære og tilpasse seg. Dette betyr at AI-agenten ikke bare må ha tilgang til data, men at systemet også må kunne prosessere og lære fra det kontinuerlig. Dette kan kreve en omfattende datainfrastruktur som muliggjør rask tilgang til ferske data i sanntid. Større volum av data og bedre dataintegrasjon forbedrer agentens intelligens og responsivitet. For eksempel kan detaljhandelsagenter bruke kundespesifik data som kjøpshistorikk eller nettleseratferd for å tilpasse anbefalinger og markedsføring til individuelle kunder. Dette gjør at agenten kan handle mer personlig og effektivt, i motsetning til generelle løsninger som kan være mindre relevante for den enkelte bruker.

Med den enorme verdien som datadrevne AI-systemer kan tilby, kommer også et stort ansvar. Når agentene håndterer sensitiv informasjon, som kundeopplysninger, blir spørsmål knyttet til datasikkerhet og personvern svært viktige. Et solid system for datastyring og overholdelse av regler som GDPR er viktig for å beskytte både organisasjonen og individene som interagerer med agenten. Det er viktig å ha nødvendige tiltak på plass for å hindre uautorisert tilgang og feilbruk av data, samtidig som man opprettholder tillit til AI-systemet.

For å virkelig få mest mulig ut av agentisk AI, bør organisasjoner investere i robuste datainfrastrukturer og -prosesser. Dette inkluderer å sikre at dataene er tilgjengelige i sanntid, kvaliteten er høy, og at datasiloene brytes ned for å skape et helhetlig datamiljø. Mange av de tidlige suksessene i agentisk AI har kommet fra selskaper som har kombinert avanserte algoritmer med omfattende og rike datasett. Detaljhandelsselskaper som har store databaser med produkter og kundens interaksjoner, kan bruke disse dataene til å optimalisere prissetting, kampanjer og forsyningskjeder på en måte som langt overgår menneskelige kapasitet både i skala og hastighet.

Videre må det tas høyde for arkitekturen som støtter agentisk AI. De fleste AI-systemer bygges med en modularisert tilnærming, der forskjellige lag håndterer ulike funksjoner. Et vanlig rammeverk inkluderer flere lag som sammen utgjør et komplett system: fra grunnleggende AI-modeller til utviklingsverktøy og distribusjonsinfrastruktur. Systemene må bygges slik at de er både fleksible og robuste, noe som muliggjør skalerbarhet, pålitelighet og sikkerhet i produksjon. Uavhengig av hvordan systemet er bygget, er det avgjørende at overvåkning og sikkerhet er integrert i hver del av arkitekturen for å sikre at agentens handlinger er både observerbare og trygge.

Arkitekturen for agentisk AI kan typisk deles inn i flere lag. Det første laget er grunnmodellene som gir de nødvendige evnene for forståelse av tekst, bildebehandling eller prediksjon. Dataoperasjonslaget er ansvarlig for å hente og administrere dataene, mens agentrammeverket definerer selve agentens logikk. Utviklingsverktøyene sikrer at agenter kan bygges, testes og integreres i eksisterende systemer, og distribusjonslaget sørger for at agenten kan kjøres på stor skala og i flere miljøer, som i butikkjeder.

Det er viktig å forstå at agentisk AI er et dynamisk system, der kontinuerlig læring og tilpasning er nøkkelen til suksess. Hvis agenten ikke får tilgang til friske, relevante data, vil dens evne til å tilpasse seg og gi verdi raskt forverres. Et solid rammeverk for dataintegrasjon, behandling og sikkerhet er derfor ikke bare en teknisk nødvendighet, men også en strategisk fordel for enhver virksomhet som ønsker å implementere agentisk AI på en effektiv måte.

Hvordan bruke georginer i hagebedd
Hvordan dele tabeller sikkert med en visning i Snowflake?
Hvordan Planet Nine Kan Ha Blitt Kicked Ut Fra Solsystemet
Hvordan lage smykker med wire: En guide til øredobber og teknikker