וידאו
YT AI Engineer ·
פיתוח סדר עבודה אגנטי ב-Uber
Agentic SDLC at Uber — Uday Kiran Medisetty & Adam Huda, Uber
▶ צפה כאן — בלי לצאת מהאתר
מערכת ה-SDLC האגנטית של Uber מאפשרת ל-70% מהבקשות להצטרף מאגנטים מקומיים או בענן, ומכפלת את כמות הקוד למהנדס. המערכת כוללת שש יחידות תשתית, כולל גשר יחיד שעובר על כל קריאה למודל, ומכילה 2,500 פעילויות בשוק המיון. המערכת גם כוללת גרף של 150 צורות וקשרים, ו-40 מיליון פריטים, שמחליף 20-30 מערכות שונות שאגנטים עבדו עליהן.
תקציר מקורי באנגליתMore than 70% of pull requests at Uber now come from local or cloud agents, and lines of code per engineer has doubled year over year. Uday Kiran Medisetty walks through the six pieces of infrastructure underneath that, and the constraint shaping all of them shows up in the first one: every model call in the company goes through a single gateway doing Spire identity, redaction of 20 plus PII types, and five specialized safety models, with that entire guardrail budget held under 100 milliseconds. It carries 100 million requests a day across 800 projects, each one attributable to a caller, team, and project. Most of the rest is about not drowning agents in tokens. An MCP gateway crawls internal APIs into MCP servers, then projects them into a CLI so responses stay out of the context window,
קרא במקור המקורי
youtube.com
פתח כתבה מקורית