AskOracle Blog

Integrating an AI chatbot into a website is no longer about building from scratch; it is about orchestrating existing APIs and RAG (Retrieval-Augmented Generation) frameworks. Here is the technical roadmap to deploying a production-grade AI agent. The Tech Stack To minimize overhead and maximize reliability, use this stack: * Brain: OpenAI API (GPT-4o) or Anthropic API (Claude 3.5 Sonnet). * Orchestration: LangChain or Flowise (for visual flow building). * Knowledge Base: Pinecone (Vector Database) for RAG. * Frontend: Custom React widget or a managed service like Voiceflow/Stack AI. * Backend: Vercel Functions or Supabase Edge Functions. Step 1: Knowledge Base and RAG Pipeline You cannot rely on the LLM’s base training. You need RAG to ground the bot in your specific data. Ingestion: Convert your documentation (PDFs, Notion pages, website URLs) into text. Chunking: Split text into 500-character segments with 50-character overlaps. Embedding: Use text-embeddin...

Опять этот учебник по созданию «погодного бота» на Model Context Protocol. Вы копируете шаблонный код, запускаете его на локальной машине, и всё вроде бы работает. Но стоит выкатить решение в реальную эксплуатацию, как всё сыпется. Как обрабатывать разрывы соединений? Что делать с авторизацией, если к вашему серверу обращается не только ваш локальный Claude? Большинство руководств в интернете стыдливо умалчивают об этом, оставляя вас наедине с бесконечными ошибками в консоли. Это весело, пока ваш «умный агент» из-за циклической ошибки в вызове инструментов не спустит 50 долларов на балансе API за три минуты, пытаясь просто отформатировать дату. Для реальных задач нужны надежные инструменты, а не игрушки. Курс «Production MCP & Claude Code на русском» создан для тех, кто перерос базовые туториалы и хочет создавать отказоустойчивые агенты на Python. Мы не будем тратить время на азы. Вместо этого мы разберем, например, как реализовать собственный транспорт на основе Server-Sent Even...

Когда начинаешь собирать первый агент на Claude Code, всё кажется простым: пара промптов, готовый сервер из гитхаба, и вот оно работает. Но как только дело доходит до реального продакшена, архитектура из бесплатных туториалов рассыпается. Вот пять типичных ошибок, которые совершают разработчики при переходе от игрушек к боевым системам. Первая — попытка передавать сложные объекты через "костыли" вроде pickle вместо строгого JSON-RPC 2.0. Протокол MCP требует четкой структуры. Если вы не валидируете входящие аргументы через Pydantic-схемы на уровне транспорта, Claude рано или поздно скормит вашему методу невалидный мусор, который уронит весь процесс. Вторая ошибка — отсутствие повторных попыток (retries) с экспоненциальным шагом. Сеть моргает, API Anthropic выдает ошибку, а ваш агент просто падает посреди сложной цепочки задач. Интегрируйте библиотеку tenacity прямо в декораторы инструментов. Третья — игнорирование лимитов и стоимости запросов (тех самых "funding rate...

TL;DR I run a small dev-shop. Every product I ship needs an LLM call somewhere — content generation, security analysis, classification, summaries. The economics only work if these calls average near-zero . The trick: never pay for what a free tier can do. Stack 5+ providers in a deterministic fallback chain so that when one rate-limits, account-bans, or hikes prices, the next one takes over within the same request — invisible to the user. This post is the actual production code from audit_routes.py powering askoracle.site/audit — a 12-question crypto security scan that costs me $0 per scan in practice, while still producing real AI reports anchored to 2024-25 incident cases. --- The fallback chain User request │ ▼ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Groq llama-3.3-70b (5 keys, sequential, free tier) │ Tier 1 └──────────────┬───────────────────────────────────────────┘ │ all 5 rate-limited / Cloudflare-blocked? ...