40 % av pilotprojekten för flera agenter misslyckas. Så här väljer du rätt orkestreringsmönster – och undviker de som fallerar.
Enkelt agenter-baserade AI-system nådde sin topp 2025 — du gav en LLM en prompt, några verktyg och ett mål, och den klarade sig rimligt bra på begränsade uppgifter.
Skapa händelsen med datan. Dela aldrig upp dem.
Två skrivningar som bör lyckas tillsammans, kommer med största sannolikhet att misslyckas separat.
Din orderservice sparar ordern i databasen och publicerar sedan ett order.created-händelsemeddelande till en meddelandebroker.
Go-kontext är kontrollflöde, inte lagring.
Go:s context.Context är enkel nog att använda fel — och det är just det problemet.
Hantera fel vid rätt gräns.
Felhantering i Go är lätt att klaga på. Varje Go-utvecklare har skrivit denna kod hundratals gånger:
Sluta använda sömn i samtidiga Go-tester.
Att testa sammanparalliserad Go-kod har alltid krävt en viss disciplin. Goroutiner är billiga, kanaler är enkla och avbrott via context är idiomatic — bakgrundsgoroutiner och timrar finns överallt i verkliga Go-tjänster.
A2A är inte död. Det är bara inte universellt.
Google:s Agent2Agent-protokoll, oftast förkortat A2A, hade ett konstigt första år.
Pålitliga pollingmönster för AI-agenter.
Pollningsagenter är en av de minst glamourösa delarna av arkitekturen för AI-assistenter, men de är också en av de mest användbara.
MCP ger agenter verktyg. A2A ger agenter kollegor.
AI-agentarkitektur börjar delas upp i två lager.
A2A gör agenter till nätverksnoder.
A2A-protokollet, förkortat för Agent2Agent Protocol, är en öppen standard för kommunikation mellan oberoende AI-agent-system.
Bygg CQRS i Go utan onödigt krångel
CQRS är ett av de mönster som ofta överförsäljs, överkomplieras och ibland felaktigt diagnostiseras som botemedel mot den vanliga CRUD-tråkigheten.
Diagram som kod, utan krångel.
Mermaid är ett textbaserat verktyg för diagramskapning, riktat till de som föredrar att skriva diagram framför att dra runt rutor på en canvas. Det använder en Markdown-liknande syntax för att beskriva flödesdiagram, sekvensdiagram, klassdiagram, statmaskiner, tidslinjer, Gantt-diagram, entitetsrelationsdiagram och mer.
Hur seriösa assistenter faktiskt byggs.
Ett produktionsklart AI-assistent-system är inte bara “en LLM med en prompt”. Det är ett system som tar emot intentioner, behåller tillstånd, beslutar när det ska hämta information eller utföra handlingar, och exponerar tillräckligt med detaljer om körningen för att kunna felsöka misslyckanden.
Sluta tolka stämningar. Validera kontrakt.
De flesta tutorials om “strukturerad utdata” från stora språkmodeller (LLM) är oseriösa. De lägger upp det som att du ska be artigt om JSON och sedan hoppas att modellen beter sig. Det är inte validering. Det är optimisme med klammermärken.
Stoppa dubbla side effects
Idempotens i distribuerade system är den egenskap som räddar dig när nätverket ljuger, köerna återförsöker, klienten paniker och operatören spelar in om. I produktionsmiljöer är dubbel leverans normalt. Dubbla sidoeffekter är buggen.
Skapa Claude-färdigheter som klarar av verkligt arbete
De flesta team missbrukar Claude Skills på ett av två sätt. De antingen gör SKILL.md till en soptipp, eller så kliver de aldrig upp från att kopiera och klistra in jättelika promptar.
De färdigheter som är värda att behålla, och de som du kan hoppa över
OpenClaw har två olika sätt att utöka funktionerna på, och det är lätt att blanda ihop dem.
Plugins utökar runtime-miljön. Skills utökar agentens beteende.
