agents-towards-production README

The project's README from github.com/NirDiamant/agents-towards-production. As one markdown file: README.md.

Agents Towards Production

The open-source playbook for turning AI agents into real-world products.

Agents Towards Production is your go‑to resource for building production‑ready GenAI agents that scale from prototype to enterprise. Tutorials cover stateful workflows, vector memory, real‑time web search APIs, Docker deployment, FastAPI endpoints, security guardrails, GPU scaling, browser automation, fine‑tuning, multi‑agent coordination, observability, evaluation, and UI development.

⭐ If you find value in this project, PLEASE STAR IT to help others discover these tutorials!

LinkedIn Twitter Discord Sponsor


🎓 From prototype to production, as a method

Prompt to Production - my full course on building software with AI the way professionals do: the methods and paradigms behind reliable, efficient, modular production systems, taught systematically. 20 modules, each pairing a video lecture with a hands-on lab, from your first structured prompt to a working production system.

The course is live. Every module is out, lecture and lab.

🎁 Try a full module, free

🎬
7-minute
video lecture
🛠️
Hands-on
tutorial
🤖
AI assistant
inside Claude Code

One npm install adds the module's AI assistant to your Claude Code, and it guides you through the tutorial as you build.

Claim your free module

👉 Get the full course


28 production-grade tutorials covering stateful workflows, vector memory, web search APIs, Docker deployment, security guardrails, GPU scaling, multi-agent coordination, and more.

💎 Tutorial Sponsors

Companies that have contributed step-by-step tutorials to this repository.
Click a logo to open the tutorial. Use Ctrl‑/⌘‑click to keep this page open.

LangChain - AI agent framework and workflow orchestration platform for building production-ready language model applications
Agent Framework & Workflows
Visit LangChain AI agent framework website
Redis - In-memory database and vector storage for AI agent memory, caching, and real-time data processing
Memory & Vector Database
Visit Redis in-memory database and vector storage website
Contextual AI - Production-ready RAG platform for building enterprise-grade retrieval augmented generation systems
RAG & Knowledge Management
Visit Contextual AI RAG platform website
Bright Data - Web scraping and data collection platform for AI training and agent data gathering
Web Data Platform
Visit Bright Data web scraping platform website
Tavily - Real-time web search API for AI agents with intelligent content extraction and summarization
Real‑time Web Search API
Visit Tavily real-time web search API website
Arcade - Multi-user tool calling platform for secure OAuth2 authentication and human-in-the-loop safety controls
MCP Runtime
Visit Arcade multi-user tool integration platform website
JetBrains - Creator of Kotlin and the Koog AI agent framework for building intelligent applications on the JVM
Kotlin AI Agent Framework
Visit Kotlin website
Mem0 - Self-improving memory system for AI agents with hybrid vector and graph storage
Self-Improving AI Memory
Visit Mem0 AI memory platform website
RunPod - GPU cloud computing platform for training and deploying AI models and agents at scale
GPU Cloud Computing
Visit RunPod GPU cloud computing website

💎 General Sponsors

Companies that support this project through partnerships and resources.
Click a logo to visit their website.

CodeRabbit - AI-powered code review and automated pull request analysis
AI Code Review
Visit CodeRabbit AI code review platform

💎 Become a Sponsor

Get in touch:

Website LinkedIn

📫 Stay Updated!

🚀
Cutting-edge
Updates
💡
Expert
Insights
🎯
Top 0.1%Content

Subscribe to DiamantAI Newsletter

Join over 50,000 AI enthusiasts getting unique cutting-edge insights and free tutorials!
Plus, subscribers get exclusive early access and special 33% discounts to my book and upcoming courses!

DiamantAI's newsletter


🎬 Prefer video?

I break these ideas down into short, one-idea-per-episode explainers on YouTube.


AI Agents Are Just While Loops. That's the Scary Part.

the whole agent is a text file re-read in a loop, and it can trap itself

Context Is the New Code

the shift from writing the code to shaping what the model sees

Stop Thinking Claude Code Is Magic. Here's How It Works

what the agent loop is actually doing on every turn

How LLMs Actually Work (and Why AI Makes Things Up)

recalling a fact and inventing one are literally the same move

Subscribe on YouTube   Browse every episode →

💬 Join Our Community

Stay connected with the latest in GenAI and agent development:

r/EducationalAI

Reddit

Join our growing community discussing cutting-edge AI research, agent development, and production insights!


✨ Introduction

Agents Towards Production is your hands-on guide to every building block of a GenAI agent stack.
All knowledge is delivered through runnable tutorials covering orchestration, memory, observability, deployment, security, and more. Each tutorial lives in its own folder with ready-to-run notebooks or code files, so you can move from concept to working agent in minutes.


🏗️ AI Agent Architecture

![AI Agent Architecture - Production-ready AI agent development workflow showing orchestration, memory, tools, security, observability, evaluation, a

agents-towards-production (NirDiamant/agents-towards-production)

Searching Database…

Что это такое?Это открытая коллекция из 28+ практических уроков с упором на код, которые помогают довести GenAI-агентов от прототипа до готового к продакшену продукта. В них рассматриваются оркестрация, память, наблюдаемость, развёртывание и безопасность.
Это один фреймворк или набор отдельных уроков?Это набор независимых уроков, а не один фреймворк. У каждого урока есть своя папка с готовым к запуску блокнотом или файлом с кодом, в котором разбирается один конкретный строительный блок (память, развёртывание, наблюдаемость и т. д.).
Как начать проходить урок?Клонируйте репозиторий, выберите папку нужного урока и откройте его блокнот или запустите сопутствующий файл с кодом напрямую. Единого процесса настройки, который связывал бы уроки между собой, нет.
Все уроки работают одинаково или некоторые привязаны к конкретным поставщикам?Несколько уроков подготовлены и спонсируются сторонними компаниями (провайдерами памяти, облачными GPU, средой выполнения MCP, API веб-поиска и др.), поэтому для прохождения этих конкретных уроков может понадобиться регистрация в сервисе соответствующего поставщика.
Что за курс «Prompt to Production», упомянутый в репозитории?Это отдельный платный курс автора из 20 модулей, который сочетает видеолекции с практическими лабораторными работами по созданию надёжных и модульных производственных ИИ-систем. Один модуль целиком доступен бесплатно, и в нём встроен ИИ-помощник для Claude Code.
Уроки можно использовать бесплатно?Да, 28+ уроков в репозитории открытые и бесплатные. Платными или требующими регистрации могут быть только сопутствующий курс «Prompt to Production» и некоторые сервисы поставщиков, на которые ведут спонсируемые уроки.
Какие темы действительно охватывают уроки?Они покрывают весь стек агентов: stateful-воркфлоу, векторную память, поиск в вебе в реальном времени, развёртывание на Docker/FastAPI, защитные барьеры безопасности, масштабирование на GPU, автоматизацию браузера, дообучение, координацию нескольких агентов, наблюдаемость и оценку качества.
Есть ли что-то помимо письменных уроков?Да, автор также публикует короткие видеообъяснения на YouTube, в каждом выпуске которых разбирается одна идея, например управление контекстом и цикл работы агента.
Creator
NirDiamant
Size
154 MB
Stars
21.7K
Updated
CommitSep 21
Age
1y
Commits · 90 Days