Building a 24/7 AI Agent Platform from Scratch: Lessons from a 300K LOC System

I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship AI systems to DACH B2B clients in logistics, fintech, and industrial automation, using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Shipping 14 production AI agents in six months exposed

Платформа для самостоятельной сборки AI-агентов: разбор архитектуры на 300K строк кода

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-системы для клиентов из DACH (логистика, финтех, индустриальная автоматизация) на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Когда запускаешь 14 production AI-агентов за полгода, вылезают реальные боли: неожиданные race conditions, лимиты по токенам, баги в

LLM-Interne Beobachtungsdatenbanken für Multi-Architektur-AI-Agenten

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem Studio DennisCraft AI entwickle und betreibe ich AI-Agenten für B2B-Kunden im DACH-Raum – Logistik, Finanzen, Industrieautomation. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive AI-Agenten auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigenem Postgres bereitgestellt. Der größte Stolperstein: Nicht

LLM Internal Observation Databases for Multi-Architecture AI Agents

I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. I run DennisCraft AI Studio, building and shipping production AI agents for B2B clients in logistics, fintech, and industrial automation across the DACH region. Over the past six months, I've shipped 14 production AI agents using

База внутренних наблюдений LLM для мультиархитектурных AI-агентов

Я — Denis Shokhirev, Enterprise AI architect из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-агентов для B2B-клиентов в DACH-регионе: логистика, финтех, индустриальная автоматизация. За последние 6 месяцев вывел в прод 14 AI-агентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Одна из самых болезненных точек — ловить неочевидные сбои и

Speicher für KI-Tools: So sichern Sie Wissen über Sessions und Agenten hinweg

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. Bei DennisCraft AI Studio entwickle ich produktive KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden in Logistik, Fintech und industrieller Automatisierung – mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. Die kritischste Schwachstelle in realen Projekten ist der Verlust von Wissen: Agenten "vergessen" Kontexte zwischen

Memory for AI Tools: Achieving Cross-Session and Cross-Agent Knowledge Persistence

I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI systems for B2B clients in DACH — logistics, fintech, and industrial automation — using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. The #1 pain I see after demo is

Память для AI-инструментов: как обеспечить кросс-сессионную и кросс-агентную устойчивость знаний

Я — Denis Shokhirev, Enterprise AI architect из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-системы для B2B-клиентов из DACH (логистика, финтех, промышленная автоматизация). За последние 6 месяцев я вывел в продакшн 14 AI-агентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Самая болезненная проблема: как обеспечить устойчивую память между

Next-Gen-Architekturen für KI-Agenten: Selbstentwickelnde und selbstkorrigierende Agenten

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. Bei DennisCraft AI Studio entwickle ich KI-Systeme für B2B-Kunden aus der DACH-Region in Logistik, Fintech und Industrieautomatisierung. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres ausgeliefert. Die größte Herausforderung

Next-Gen AI Agent Architectures: Self-Evolving and Self-Correcting Agents

I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg. At DennisCraft AI Studio, I ship AI systems for DACH B2B clients in logistics, fintech, and industrial automation. Over the past six months, I've deployed 14 production AI agents using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres.

Архитектуры AI-агентов нового поколения: саморазвивающиеся и самокорректирующиеся агенты

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect из Фрайбурга. Руководитель DennisCraft AI Studio, реализую AI-системы для клиентов DACH в логистике, финтехе и индустриальной автоматизации. За последние 6 месяцев я вывел в продакшн 14 AI-агентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Практика показывает: "умные" агенты часто ломаются

Wann Reasoning-Modelle wie o1 und DeepSeek-R1 produktiv besser sind als schnelle Modelle

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio entwickle ich produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden in Logistik, Fintech und Industrieautomation. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive AI-Agents ausgeliefert. In diesem Beitrag zeige ich, wann Reasoning-Modelle