Деплой агента: Docker,
Railway, Modal, AWS Lambda

FROM python:3.12-slim

WORKDIR /app

# 1. Сначала ТОЛЬКО зависимости — слой закэшируется и не будет
#    пересобираться при каждом изменении кода
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 2. Потом код (меняется часто → отдельный слой)
COPY . .

# 3. Не root: если контейнер скомпрометируют, ущерб меньше
RUN useradd -m appuser && chown -R appuser /app
USER appuser

# 4. Health check — платформа должна знать, жив ли сервис
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --start-period=10s \
  CMD python -c "import httpx; httpx.get('http://localhost:8000/health').raise_for_status()"

EXPOSE 8000

# 5. Секреты НЕ в образ! Только через переменные окружения при запуске
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

import os
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

# конфиг — из окружения, с разумными дефолтами (менять без пересборки)
MODEL       = os.environ["AGENT_MODEL"]                    # обязателен → упадём сразу
API_KEY     = os.environ["LLM_API_KEY"]                    # НИКОГДА не хардкодить
TIMEOUT_S   = float(os.getenv("AGENT_TIMEOUT_S", "60"))

@app.get("/health")
async def health():
    """Живой ли процесс — для платформы/оркестратора."""
    return {"status": "ok"}

@app.get("/ready")
async def ready():
    """Готов ли ОБСЛУЖИВАТЬ: проверяем зависимости (БД, кэш).
    Внешний LLM-провайдер здесь лучше НЕ дёргать на каждый чек —
    иначе его сбой начнёт перезапускать твои живые контейнеры."""
    return {"status": "ready" if await db.ping() else "degraded"}

АГЕНТ = обычный I/O-bound веб-сервис (НЕ ML-сервис!): GPU не нужен, CPU/RAM мало
  главные вопросы к площадке: МАКС. ДЛИТЕЛЬНОСТЬ ЗАПРОСА · секреты · фоновые задачи
  специфика: долгие запросы (10–60с) · много ждущих соединений · критичные ключи

DOCKER (общий знаменатель):
  зависимости ОТДЕЛЬНЫМ слоем (кэш) → потом код · non-root · HEALTHCHECK · EXPOSE
  🔒 СЕКРЕТЫ НЕ В ОБРАЗ И НЕ В GIT (образ распаковывается, история git читается!)
     только env снаружи · в репо — .env.example, .env в .gitignore

ПЛОЩАДКИ (простота → контроль):
  Railway/Render — PaaS, git push, процесс живёт постоянно, ок стриминг/WS
    → MVP, старт · ✗ дороже на масштабе
  Modal — serverless для Python/AI, инфра из кода, автомасштаб, длинные задачи ок
    → батчи, неравномерная нагрузка · ✗ холодный старт, lock-in
  AWS Lambda — платишь за вызовы, масштаб из коробки
    ⚠️ ЖЁСТКИЙ ЛИМИТ ВРЕМЕНИ · стриминг/WS сложно · холодный старт
    → короткие задачи, вебхуки · долгий агент МОЖЕТ НЕ ВЛЕЗТЬ
  VPS/Kubernetes — полный контроль, дешевле на масштабе, приватность
    → зрелый прод, комплаенс · ✗ нужен DevOps
  СТРАТЕГИЯ: начни с простого → переезжай при упоре в цену/контроль (Docker удешевляет переезд)

МИНИМУМ ПРОДА: секреты через env · /health + /ready · graceful shutdown ·
  конфиг из переменных · логи JSON в STDOUT (не в файл — контейнер эфемерен) ·
  observability с первого дня
  ⚠️ в /ready не дёргать LLM-провайдер — его сбой начнёт рестартить твои живые контейнеры

CI/CD: push → unit+integration → REGRESSION на golden → образ → деплой
  + canary → 10% → 100% с guardrails и быстрым откатом

ГРАБЛИ: секреты в образе/git · serverless-лимит для долгого агента ·
        нет health/graceful shutdown · логи в файл · деплой без тестов и canary