Wielki moment dla twórców agentów! Jest pewien wzór, który ciągle się powtarza w oprogramowaniu. Najpierw wszyscy koncentrują się na problemie "budowania". Pojawiają się frameworki, dojrzewają i stają się naprawdę dobre. A potem nagle ograniczenie przesuwa się na wdrożenie. Widzieliśmy to w przypadku sieci neuronowych. PyTorch, TensorFlow i Caffe były doskonałe do budowania modeli. Ale ich wdrożenie oznaczało radzenie sobie z różnymi formatami i środowiskami uruchomieniowymi. ONNX pozwolił deweloperom budować w dowolnym frameworku, eksportować do standardowego formatu i wdrażać wszędzie. Obserwujemy ten sam wzór rozwoju agentów w tej chwili. Frameworki takie jak LangGraph, CrewAI, Agno i Strands są na tyle dojrzałe, że budowanie agenta nie jest już najtrudniejszą częścią. Zamiast tego, chodzi o to, co dzieje się później: wdrożenie, strumieniowanie, zarządzanie pamięcią, obserwowalność i automatyczne skalowanie. To nie są problemy agentów, ale raczej problemy infrastrukturalne. A w tej chwili każda drużyna AI, z którą rozmawiałem, rozwiązuje je od podstaw. xpander przyjmuje podejście ONNX do tego problemu i myślę, że to właściwy model mentalny. Podstawowa idea jest prosta: przynieś swojego agenta (zbudowanego w dowolnym frameworku), wdroż go przez xpander i uzyskaj całą infrastrukturę produkcyjną. To obejmuje: - Wdrożenie bezserwerowe w ~2 minuty - Strumieniowanie SSE dla UX myślenia w czasie rzeczywistym...