<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>State Management on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/state-management/</link><description>Recent content in State Management on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Fri, 12 Jun 2026 09:30:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/state-management/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Apache Burr: надёжные AI-агенты на чистом Python</title><link>/articles/apache-burr-nadezhnyye-ai-agenty/</link><pubDate>Fri, 12 Jun 2026 09:30:00 +0300</pubDate><guid>/articles/apache-burr-nadezhnyye-ai-agenty/</guid><description>&lt;h2 id="почему-существующих-фреймворков-недостаточно"&gt;Почему существующих фреймворков недостаточно?&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Вы запускаете LLM-приложение в продакшене. Агент звонит в API, принимает решения, пишет в базу. И вдруг — сбой на шаге 7 из 12. Что случилось? Какое состояние было у агента? Можно ли воспроизвести ошибку?&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Именно здесь большинство популярных фреймворков пасуют. Существующие решения либо слишком тяжеловесны (как Apache Airflow для оркестрации), либо привязаны к проприетарным экосистемам, либо требуют кастомного кода, который накапливает технический долг.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Apache Burr (Incubating) упрощает разработку приложений, принимающих решения — от простых чат-ботов до сложных мультиагентных систем. При этом фреймворк делает ставку на предсказуемость, наблюдаемость и тестируемость — три свойства, без которых AI-агент в продакшене превращается в «чёрный ящик».&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>