Задача: «Как предотвратить зацикливание агента?»

На собеседовании спросят: что будет, если агент решит бесконечно уточнять ответ?
Правильный ответ: Графовая архитектура с Recursion Limit.

В LangGraph это базовый механизм:

— жёсткий лимит на количество шагов (steps);
— проверка состояния перед каждым переходом;
— алертинг при превышении лимитов.

Разберитесь в архитектуре AI-систем. Курс уже стартовал.

Записаться на курс

Смотреть первую лекцию

Вопрос на собеседовании: Observability для AI-агентов

Как мониторить систему, где логика нелинейна?

Правильный подход в 2026: трейсинг графов (через LangSmith или аналоги). Вы должны видеть не просто «вход-выход», а весь путь агента по узлам LangGraph.

Вас спросят про версионирование состояния и отладку циклов. Будьте готовы ответить, как превратить «чёрный ящик» в управляемый сервис.

Этому мы учим на курсе.

Записаться на обучение

Технический разбор темы: Смотрите вводный урок бесплатно.

По вашему опыту, в чем преимущества DevOps?

Пример ответа: «Применяя философию DevOps, я получил несколько преимуществ, в том числе более быстрый выход на рынок, повышенную надежность и стабильность, а также улучшенную масштабируемость. Благодаря простоте распределения ресурсов, которую обеспечивает горизонтальное и вертикальное масштабирование, команды могут улучшить масштабируемость приложения и лучше удовлетворить требования пользователей. Автоматизация, непрерывная интеграция и непрерывная доставка также могут облегчить командам быстрое создание, тестирование и развертывание своих приложений и сократить время вывода на рынок. Автоматизированное тестирование и мониторинг также могут помочь повысить общую надежность и стабильность приложения.»

Библиотека собеса по DevOps

Вопрос на собеседовании: «Как вы будете мониторить LLM в проде?»

Чтобы не плавать в теме LLMOps и AgentOps, присоединяйтесь к курсу «Разработка ИИ-агентов». Группа уже стартовала.

Разбираем эксплуатационную часть:

— инструменты трейсинга и логирования агентов;
— оптимизация затрат на токены;
— безопасность и контроль доступов.

Первая лекция открыта. Отличная возможность прокачать скиллы для поддержки современных AI-проектов.

Записаться

Смотреть лекцию

Вопрос: «Как вы будете скелить инференс LLM и векторную БД?»

DevOps изменился. Теперь от вас ждут умения работать с AI-инфраструктурой. На собеседованиях спрашивают про утилизацию GPU, кэширование семантических запросов и трассировку агентов.

Наш курс закрывает этот пробел. Мы разбираем реальные проблемы эксплуатации: от стоимости токенов до задержек (latency) в сложных цепочках агентов.

Что прокачаем для собеса:

— Понимание пайплайнов RAG (ETL для данных).
— Мониторинг качества работы моделей (не только uptime, но и correctness).
— Инструменты экосистемы AI (LangSmith, LangFuse, Arize).

Подготовиться к вопросам по AI-Ops

Объясни разницу между layer-кэшем сборки и BuildKit-кэшем через RUN --mount=type=cache/--mount=type=secret, как они инвалидируются и как делиться кэшем между машинами.

Layer-кэш — это слои образа: ключ — инструкция и входы шага (для COPY/ADD — хэш содержимого, для RUN — команда + предыдущие слои); изменение любого раннего шага сбрасывает все ниже, кэш хранится в локальном image store и по сути переносится только вместе с образом. --mount=type=cache даёт временный RW-каталог для шага, содержимое не попадает в слой и уменьшает размер образа; кэш живёт отдельно от образа и идентифицируется id/target, подходит для пакетных менеджеров/сборок. --mount=type=secret подаёт секрет как файл только на время шага, он не записывается в слой и не «утекает» в историю; сам факт секрета не ломает кэш шага. Для обмена кэшем: в Buildx — --cache-to/--cache-from (local|registry), а для наследования кэша слоёв через реестр — пушить образ (или использовать inline-cache/BUILDKIT_INLINE_CACHE=1).

Библиотека собеса по DevOps