Бизнес-логика в AI-native продуктах делегируется модели
Бизнес-логика в AI-native продуктах делегируется модели
В традиционном софте бизнес-логика жестко закодирована, что делает ее изменение сложным и требующим программирования. В AI-native продуктах существенная часть логики отдается LLM, причем мы можем даже не осознавать все ее аспекты. Это фундаментально меняет подход к расширяемости — новая функция может появиться через апдейт модели или RAG-источников, а не через новую ветку кода.
Связи
- Метод поиска возможностей через устранение костылей — AI-native архитектура устраняет костыль жёсткого кодирования бизнес-логики
- Неизбежность устаревания любой деятельности — Делегирование логики модели упрощает обновление через RAG вместо рефакторинга кода
- Робастность как ключевой критерий AI-систем — Делегирование логики LLM обеспечивает гибкость, но требует робастности модели
Источник: Telegram, 2025-06-02
Связанные заметки
Chained vs Agentic workflows в AI-продуктах
#AI#product-management#architecture
Граундинг LLM через актуальные данные решает проблему устаревших рекомендаций
#AI#tools#data
Мониторинг и улучшение LLM-продуктов требует специальных инструментов
#AI#product-management#tools
Режиссура диалога важнее точности голоса
#AI#ux-design#product-management
Доступность памяти как барьер для удержания
#AI#growth#product-management
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний