Artwork

תוכן מסופק על ידי HackerNoon. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי HackerNoon או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

Patterns That Work and Pitfalls to Avoid in AI Agent Deployment

26:57
 
שתפו
 

Manage episode 525600824 series 3474148
תוכן מסופק על ידי HackerNoon. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי HackerNoon או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/patterns-that-work-and-pitfalls-to-avoid-in-ai-agent-deployment.
Avoid the "AI Slop" trap. From runaway costs to memory poisoning, here are the 7 most common failure modes of Agentic AI (and how to fix them).
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai-governance, #enterprise-ai-deployment, #agentic-ai, #enterprise-ai, #enterprise-ai-adoption, #digital-transformation, #data-quality, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @denisp. Learn more about this writer by checking @denisp's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Highlights deployment patterns that consistently deliver value: start assistive then automate, use specialised multi-agent teams, and go event-driven Details common failure modes: unclear goals, over-promising capabilities, messy data, integration gaps, runaway token costs – and how to mitigate them Provides a checklist to stress-test agent projects before scaling, so you can avoid being part of the “cancelled by 2027” statistic

  continue reading

486 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 525600824 series 3474148
תוכן מסופק על ידי HackerNoon. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי HackerNoon או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/patterns-that-work-and-pitfalls-to-avoid-in-ai-agent-deployment.
Avoid the "AI Slop" trap. From runaway costs to memory poisoning, here are the 7 most common failure modes of Agentic AI (and how to fix them).
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ai-governance, #enterprise-ai-deployment, #agentic-ai, #enterprise-ai, #enterprise-ai-adoption, #digital-transformation, #data-quality, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @denisp. Learn more about this writer by checking @denisp's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Highlights deployment patterns that consistently deliver value: start assistive then automate, use specialised multi-agent teams, and go event-driven Details common failure modes: unclear goals, over-promising capabilities, messy data, integration gaps, runaway token costs – and how to mitigate them Provides a checklist to stress-test agent projects before scaling, so you can avoid being part of the “cancelled by 2027” statistic

  continue reading

486 פרקים

همه قسمت ها

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר

האזן לתוכנית הזו בזמן שאתה חוקר
הפעלה