AI Systems Architect & Consultant
Я проєктую, оцінюю та створюю складні AI-системи — agentic workflows, knowledge/RAG systems та AI-native products — з фокусом на архітектуру, надійність і реальні обмеження.
Практична R&D-платформа та інженерні дослідження систем штучного інтелекту без хайпу та передчасної складності.
Чотири ключові архітектурні напрями, у межах яких вирішуються задачі структури, надійності та виробничих обмежень.
Системна структура, межі компонентів та надійність
Проєктування архітектурної структури, меж компонентів, оркестрації моделей та гарантій надійності для складних AI-систем у production.
Автономні робочі процеси, оркестрація та контроль стану
Архітектура автономних агентних систем, контроль виконання інструментів, відновлення після збоїв та надійний human-in-the-loop.
Пошук знань, верифікація джерел та гібридна вибірка
Архітектура пошуково-генеративних систем (RAG), доказовість вибірки, актуалізація корпоративних знань та оцінка точності.
Від прототипу до продукту, юніт-економіка та стадійне розгортання
Інженерія AI-native продуктів, перевірка здійсненності, баланс вартості й затримок та стадійний перехід у production.
Публічні інженерні докази та розбори реальних систем і перевірених архітектур.
Дослідження задокументованого збою у vitkovskyi.com: попри велике тестове покриття та зелені звіти агентів, реальна JS-форма надсилала FormData (multipart/form-data), яку PHP-ендпоінт навмисно відхиляв із кодом HTTP 415. Тести Playwright не виявили несумісності через мокування бекенду. Цільовий інженерний ремонт замінив кодування на URLSearchParams, виправив CSP для Cloudflare Turnstile, синхронізував ліміти полів та впровадив E2E-тест «реальний браузер → реальний PHP CLI» без жодних моків.
Perfume Engine починався як значно ширша fragrance-intelligence ідея, але на одному з етапів був навмисно звужений до контрольованого validation prototype: 12 perfume identities, 6–8 editorial mappings, exact search, ручна доказова база та deterministic recommendation logic. Мета експерименту полягала не в тому, щоб додати LLM до кожного кроку, а в тому, щоб перевірити, чи можна зробити recommendation system пояснюваною, відтворюваною та provenance-first. Згодом сам Perfume Engine розвинувся в значно ширшу систему, тому ця study документує конкретний історичний architecture experiment, а не поточну повну product architecture.
Аналітичні матеріали, порівняння та архітектурні фреймворки для зважених рішень.
Інженерний фреймворк вибору між генеративними LLM та детермінованим виведенням знань у runtime. Чому спроба замінити доказову базу нейромережевими підказками руйнує відтворюваність і довіру, як структурувати походження даних (claim-level provenance), та які критерії визначають, де стохастична модель створює реальну цінність, а де стає джерелом невиправданих витрат і ризиків.
Архітектурний розбір систем перекладу великих та структурно складних PDF-документів. Чому наївна абстракція «файл на вході → API перекладу → файл на виході» руйнується на документах у сотні сторінок, як організувати проміжне представлення DocumentIR, та чому відновлюваність конвеєра (resumability) і збереження контрольних точок важливіші за вибір конкретної моделі.
Порівняльний аналіз архітектурної складності AI-систем: коли достатньо синхронного виконання або простого фонового завдання, а коли необхідні черги, durable workflows та персистентна оркестрація на базі 12 факторів вибору моделі виконання.
Інженерні та архітектурні орієнтири, що визначають підхід до складних систем штучного інтелекту.
Справжні обмеження системи визначаються її структурою, межами та потоками даних, а не вибором конкретних бібліотек чи вендорів.
Будь-яке архітектурне припущення має підтверджуватися відтворюваними тестами, реальними логами відмов або вимірюваними результатами.
Найкраща система — найпростіша з тих, що надійно вирішують задачу. Складність додається лише тоді, коли вичерпано простіші рішення.
Вартість одного запиту, затримка відповіді, приватність даних, доступність API та стійкість до відмов важливіші за лабораторні метрики.
У критичних точках прийняття рішень автономія має поступатися контрольованій взаємодії з людиною (human-in-the-loop).
Valentyn Vitkovskyi — AI Systems Architect & Consultant. Він працює над архітектурою складних AI-систем, agentic workflows, RAG/knowledge systems та AI-native products. Його підхід базується на перевірці припущень, явних trade-offs, first-party evidence і проєктуванні з урахуванням реальних production-обмежень. На vitkovskyi.com він публікує дослідження, інженерні розбори та матеріали AI Lab.
Якщо ви розробляєте складну AI-систему, плануєте впровадження автономних агентів або потребуєте незалежного аудиту архітектури — надішліть структурований опис задачі для асинхронного розгляду.