Итоги курса
Финальный курс трека Laravel + AI.
Что ты узнал
- Multi-Agent Workflows — пять паттернов
- Prompt Chaining — Pipeline для цепочек
- Routing — классификация и выбор
- Parallelization — Concurrency::run()
- Orchestrator-Workers — динамическое планирование
- Evaluator-Optimizer — цикл улучшения
- Production Middleware — guardrails, injection, PII
- Observability — lifecycle events, Observatory
- Prompt Management — Prompt Deck, версионирование
- Deploy — Laravel Cloud, queue, pgvector
- Testing — fake-агенты
Ключевые идеи
Multi-agent для сложного. Один агент — простое, несколько — production.
Pipeline для цепочек. Выход одного — вход другого.
Concurrency для параллельности. Promise.all() в PHP.
Guardrails обязательны. Injection, PII, rate limiting.
Observability для отладки. Токены, стоимость, длительность.
Промпты выноси. Prompt Deck для версионирования.
Fake для тестов. Не трать деньги.
Частые ошибки
- Слишком много агентов для простой задачи
- Нет guardrails
- Нет observability
- Промпты в коде
- Тесты с реальными API
- Нет rate limiting
- Нет failover
Что дальше
- Laravel AI SDK — документация
- Anthropic Building Effective Agents — статья
- Locket — пример
- Multi-agent с Anthropic — Claude API
Полезные ссылки
- Laravel AI: laravel.com/ai
- Multi-Agent: laravel.com/blog/building-multi-agent-workflows-with-the-laravel-ai-sdk
- Anthropic: anthropic.com/research/building-effective-agents
- Locket: github.com/laravel/locket
Заключение
Laravel + AI — это не про «написать один промпт». Это про систему: несколько агентов, каждый со своей ролью; guardrails для безопасности; observability для отладки; prompt management для контроля. Пять паттернов покрывают 90% production-задач. Начинай с одного, добавляй сложность по мере необходимости. И помни: AI ошибается, но система из нескольких агентов с проверками ошибается реже.