Великий момент для Agent Builders! Існує певна закономірність, яка постійно повторюється в програмному забезпеченні. По-перше, всі зосереджуємося на проблемі «будівництва». Фреймворки виникають, дозрівають і стають справді добрими. А потім раптом обмеження змінюється на розгортання. Ми бачили це на прикладі нейронних мереж. PyTorch, TensorFlow і Caffe були чудовими для створення моделей. Але їх розгортання означало працювати з різними форматами та виконаннями. ONNX дозволяв розробникам створювати будь-який фреймворк, експортувати у стандартний формат і розгортати будь-де. Ми зараз спостерігаємо за тим самим закономірністю з Агентами. Фреймворки, такі як LangGraph, CrewAI, Agno та Strands, достатньо зрілі, щоб створити агента вже не найскладніше. Натомість це те, що відбувається після цього: розгортання, стрімінг, управління пам'яттю, спостережуваність і автоматичне масштабування. Це не проблеми агентів, а проблеми інфраструктури. І зараз кожна AI-команда, з якою я спілкувався, вирішує їх з нуля. xpander використовує підхід ONNX до цієї проблеми, і я вважаю, що це правильна ментальна модель. Основна ідея проста: взяти свого агента (вбудованого в будь-який фреймворк), розгорнути його через xpander і отримати всю виробничу інфраструктуру. Це включає: - Розгортати serverless за ~2 хвилини - SSE-стрімінг для UX мислення в реальному часі...