Запишите событие с данными. Никогда не разделяйте их.
Две операции, которые должны завершиться успешно вместе, в конечном итоге провалятся по отдельности.
Ваш сервис заказов сохраняет заказ в базу данных, а затем публикует событие order.created в брокере сообщений.
Контекст в Go — это управление потоком выполнения, а не хранилище.
Использование context.Context в Go достаточно простое, чтобы его можно было легко испортить — и это главная проблема.
Обрабатывайте ошибки на правильном уровне.
Обработка ошибок в Go часто вызывает критику. Каждый разработчик на Go сотни раз писал этот код:
Прекратите использовать сон в конкурентных тестах на Go.
Тестирование конкурентного кода на Go всегда требовало определенной дисциплины. Горутины дешевы, каналы просты, а отмена контекста является идиоматичной — фоновые рабочие процессы и таймеры повсюду в реальных сервисах на Go.
A2A не умер. Он просто не является универсальным.
Первый год протокола Google Agent2Agent, обычно сокращаемого до A2A, выдался странным.
Надёжные шаблоны опроса для ИИ-агентов.
Агенты опроса (Polling agents) — одна из наименее привлекательных частей архитектуры ИИ-ассистентов, но при этом одна из самых полезных.
MCP предоставляет агентам инструменты. A2A предоставляет агентам коллег.
Архитектура AI-агентов начинает разделяться на два слоя.
A2A превращает агентов в одноранговые узлы сети.
Протокол A2A, что расшифровывается как Agent2Agent Protocol (протокол взаимодействия агентов с агентами), представляет собой открытый стандарт для коммуникации между независимыми системами ИИ-агентов.
Реализация CQRS на Go без лишних сложностей
CQRS — это один из тех паттернов, который часто переоценивают, усложняют и иногда ошибочно принимают за панацею от скуды обычного CRUD.
Диаграммы как код, без лишних сложностей.
Mermaid — это текстовый инструмент для создания диаграмм, предназначенный для тех, кто предпочитает описывать диаграммы текстом, а не перетаскивать блоки на холсте. Он использует синтаксис, похожий на Markdown, для описания блок-схем, диаграмм последовательностей, диаграмм классов, автоматов состояний, временных шкал, диаграмм Ганта, диаграмм сущностей и связей и многого другого.
«Как на самом деле создаются серьезные ассистенты»
Производственная система ИИ-ассистента — это не просто «LLM с промптом». Это система, которая принимает намерения пользователя, поддерживает состояние, принимает решения о том, когда извлекать данные или выполнить действие, и предоставляет достаточную информацию о времени выполнения для отладки сбоев.
Перестаньте полагаться на интуицию. Валидируйте контракты.
Большинство руководств по «структурированному выводу» (structured output) для больших языковых моделей (LLM) не обладают должной серьезностью. Они учат вас вежливо просить модель выдавать JSON и затем надеяться, что она поступит правильно. Это не валидация. Это оптимизм, обернутый в фигурные скобки.
Предотвращайте побочные эффекты от дублирования
Идемпотентность в распределенных системах — это свойство, которое спасает вас, когда сеть врет, очередь повторяет попытки, клиент падает в панику, а оператор запускает повторную обработку. В рабочих системах дублирование доставки — это норма. Дублирование побочных эффектов — это баг.
Навыки, которые стоит освоить, и те, от которых можно отказаться
У OpenClaw есть два типа расширений, и их легко перепутать.
Плагины расширяют среду выполнения. Навыки (Skills) расширяют поведение агента.
Сначала плагины. Кратко об именовании навыков.
Эта статья посвящена плагинам OpenClaw — нативным пакетам шлюза, которые добавляют каналы, провайдеры моделей, инструменты, речевые функции, память, медиа, веб-поиск и другие возможности runtime.
Система оповещений — это система реагирования, а не источник шума.
Система оповещений слишком часто описывается как просто функция мониторинга. Такая постановка вопроса удобна, но она скрывает настоящую проблему.
