Читатель Use Case: дайджест за день

5 лучших материалов:
1. The Platform Engineering Playbook for Production LLMs - InfoQ
Коротко: О том, как выстроить общую платформу для LLM в продакшене: версии промптов, проверка схем, учет токенов и контроль качества. Полезно практику, чтобы снизить галлюцинации, упростить сопровождение и видеть стоимость запросов.
https://www.infoq.com/articles/platform-engineering-playbook-production-llms/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=Architecture

2. GitLab Transcend: Speed you can trust, all the way to production
Коротко: О том, как связать агентные сценарии с DevOps, данными, контекстом и безопасностью в единую управляемую цепочку. Полезно, если нужно понять, как внедрять AI в разработку без потери контроля, бюджета и аудита.
https://about.gitlab.com/blog/transcend-india-announcements/

3. Why Identity, Taxonomy and Context Improve Marketing Data Decisions
Коротко: О том, почему для маркетинговых решений важны identity, taxonomy и context как основа данных, а не только сами сигналы. Полезно практику, чтобы точнее связывать аудитории, унифицировать классификации и улучшать активацию в разных каналах.
https://medium.com/analysts-corner/data-steps-for-media-intelligence-identity-taxonomy-context-protocols-8d7778547626?source=rss----a06b17f08582---4

4. Build a voice travel concierge with Amazon Bedrock AgentCore, Managed Knowledge Base and Nova Sonic | Artificial Intelligence
Коротко: О сборке голосового помощника для тревел-сценариев: ответы по политике, работа с базой знаний и вызовы в backend через MCP. Полезно, если нужно быстро спроектировать безопасного ассистента, который умеет подтверждать изменения перед записью.
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-voice-travel-concierge-with-amazon-bedrock-agentcore-managed-knowledge-base-and-nova-sonic/

5. Building a context-aware AI assistant on AgentCore and OpenClaw | Artificial Intelligence
Коротко: О создании ассистента, который не забывает прошлые диалоги и хранит контекст в структурированной памяти с фильтрацией по метаданным. Полезно практику, если нужен персональный AI-сервис с долгой памятью и поиском по истории.
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-a-context-aware-ai-assistant-on-agentcore-and-openclaw/