Demo agenta działa w 30 minut, ale deployment do produkcji to zupełnie inna liga. Lekcja rozłoży na czynniki pierwsze najczęstsze problemy: rate limiting, error handling, state management, monitoring, koszty — rzeczy, których nie widać w tutorialach, a które zjadają 80% czasu zespołu.
Większość tutoriali multi-agent kończy się na demo. Ten paper pokazuje co faktycznie działa w produkcji — jakie wzorce orkiestracji agentów są stabilne, skalowalne i maintainable, a które to piękna teoria która się sypie pod obciążeniem. Nauczysz się wybierać pattern dla swojego use case'u i unikać pułapek, w które wpadają zespoły próbujące przepisać monolity na roje agentów.
Różnica między demo AI a systemem produkcyjnym to przepaść którą widać dopiero w nocy, gdy model zaczyna halucynować w critical path. Lekcja pokazuje konkretne wzorce reliability engineering dla AI: jak monitorować hallucinations w runtime, jak budować fallbacki, kiedy kill switche ratują biznes, oraz jak ustawić alerty żeby spać spokojnie.
Konkretny case study jak zbudować RAG na realnych danych firmowych — od naiwnego embedowania całych docs przez chunking strategies po produkcyjny system retrieval. Pokazujemy rzeczywiste problemy (stale docs vs. embeddingi, chunking trade-offs, ranking quality) i jak je rozwiązano iteracyjnie na żywym projekcie.