ROUTE
یک مدل برای همه‌چیز مناسب نیست.
Routing باید بر اساس هزینه، latency، توانایی مدل و حساسیت درخواست تصمیم بگیرد.
AI LAB / ENGINEERING
هوش مصنوعییک API نیست.یک سیستم است.
برای من AI از جایی جالب می‌شود که از Demo خارج شود و وارد معماری واقعی نرم‌افزار شود؛ جایی که مدل، هزینه، امنیت، Routing، Observability و تجربه‌ی توسعه‌دهنده باید کنار هم کار کنند.
SYSTEM NOTE
مدل فقط یکی از اجزای سیستم است.
MODEL != PRODUCT
AI != MAGIC
SYSTEM > DEMO
AI SYSTEM STACK
از مدل تا محصول.
06
USER EXPERIENCE
Product
جایی که کاربر باید نتیجه‌ی هوش مصنوعی را به شکل یک قابلیت واقعی و قابل اعتماد ببیند.
InterfacesWorkflowsAgents
05
SOFTWARE
Application
منطق محصول، APIها، Context، Domain و اتصال AI به سیستم نرم‌افزاری.
APIsContextDomain
04
SEE THE SYSTEM
Observability
Latency، Token Usage، خطا، Trace و هزینه باید قابل مشاهده باشند؛ حدس زدن جای مانیتورینگ را نمی‌گیرد.
TracingCostMetrics
03
CONTROL PLANE
Gateway
یک لایه‌ی مرکزی برای کنترل دسترسی، Routing، سهمیه، سیاست‌ها و ارتباط با چند Model Provider.
RoutingQuotaPolicy
02
INTELLIGENCE
Models
مدل مناسب برای هر مسئله؛ بدون وابسته‌کردن کل سیستم به یک Provider یا یک مدل خاص.
LLMVisionEmbedding
01
FOUNDATION
Infrastructure
شبکه، Runtime، Storage، Security و زیرساختی که همه‌ی لایه‌های بالاتر روی آن می‌ایستند.
RuntimeDataSecurity
ENGINEERING PRINCIPLES
AI باید مهندسی شود، نه جادو.
OBSERVE
چیزی که نمی‌بینی، نمی‌توانی اداره کنی.
Prompt، پاسخ، زمان اجرا، خطا و هزینه باید تا حد مجاز قابل Trace و تحلیل باشند.
GOVERN
دسترسی بدون سیاست یعنی بدهی آینده.
Quota، مجوز، محدودیت استفاده و Data Policy باید بخشی از معماری باشند، نه تصمیمی که بعداً اضافه می‌شود.
ABSTRACT
Provider نباید معماری را گروگان بگیرد.
لایه‌ی Application بهتر است با یک قرارداد پایدار کار کند و قابلیت تغییر یا ترکیب Providerها را حفظ کند.
MEASURE
کیفیت بدون اندازه‌گیری فقط احساس است.
Evaluation، مقایسه مدل‌ها و تست روی داده‌های واقعی باید بخشی از چرخه‌ی توسعه باشد.
SHIP
Demo پایان کار نیست.
ارزش واقعی وقتی ایجاد می‌شود که AI در محصول Deploy، مانیتور و پشتیبانی شود.
CURRENT INTERESTS
چیزهایی که این روزها بیشتر ذهنم را مشغول می‌کنند.
01
LLM Gateways
دسترسی یکپارچه به مدل‌ها، Routing، Failover، Policy و کنترل هزینه.
02
AI Observability
Trace کردن درخواست‌ها، مصرف Token، latency، خطا و رفتار سیستم.
03
Model Routing
انتخاب مدل مناسب برای هر Task به‌جای فرستادن همه‌ی درخواست‌ها به گران‌ترین مدل.
04
Governance
کنترل دسترسی، Quota، Audit و سیاست‌های استفاده از AI در مقیاس تیمی.
05
Developer Experience
چطور AI به ابزاری تبدیل شود که واقعاً سرعت و کیفیت توسعه را بالا ببرد.
06
AI-native Systems
سیستم‌هایی که AI در آن‌ها افزونه نیست، بلکه یکی از اجزای اصلی طراحی محصول است.
THE LAB
آزمایشگاه یعنی اجازه‌ی خراب کردن.
مدل جدید، Gateway جدید، روش Routing تازه یا یک Workflow عجیب؛ اینجا جای آزمایش است. چیزهایی که جواب بدهند به ابزار یا معماری تبدیل می‌شوند. بقیه حداقل چیزی یاد می‌دهند.
01
IDEA
02
PROTOTYPE
03
MEASURE
04
BREAK
05
LEARN
06
SHIP
FIELD NOTES
چیزهایی که ارزش ثبت کردن دارند.
تجربه‌ها، ابزارها و یادداشت‌های AI به‌مرور در بلاگ منتشر می‌شوند؛ از تست مدل‌ها تا معماری زیرساخت و تجربه‌های واقعی مهندسی.
رفتن به بلاگ→BOTTOM LINE
بهترین مدل دنیا هم بدون یک سیستم خوب، فقط یک dependency گران‌قیمت است.
چیزی که برای من جذاب است ساختن همان سیستم اطراف مدل است؛ جایی که Software Engineering و Artificial Intelligence واقعاً یکی می‌شوند.