Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Oryginalne materiały o React, Node.js, TypeScript i AI — z tej samej praktyki co nasze oprogramowanie operatorskie. Treść artykułów po angielsku.
Tag: LLM
Harness do produkcji dla Claude Code: sześć warstw od Slacka do połączonego MR
Jak sześciowarstwowy harness przekształca zgłoszenia z Slacka w połączony kod: przyjmowanie zdarzeń, pętle agentów z kontrolą dostępu, trwały stan, samoregeneracja, możliwość obserwacji oraz kontrola operatora.
42 min czytaniaPięćdziesiąt lat badań nad wyszukiwaniem ukrytych w Twoim procesie RAG
Podział tekstu na fragmenty, wyszukiwanie hybrydowe, HyDE, ponowna klasyfikacja oraz oceny – wszystko to ma dziesięciolecia starszych odpowiedników w dziedzinie wyszukiwania informacji. Przegląd badań oraz ich ograniczenia.
17 min czytaniaRedukcja kosztów tokenów agenta: buforowanie, kierowanie i utrzymanie czystości kontekstu.
Zmniejsz koszty agentów LLM dzięki cache’owaniu promptów i treści semantycznych, ładowaniu narzędzi w trybie opóźnionym, routingu modeli i ich łańcuchom, subagentom oraz zwykłej higienie kontekstu.
16 min czytaniaPodstawy agentów AI: cel, projektowanie instrukcji i wybór modelu
Jak przygotować podstawy dla agenta AI do produkcji: określić cel i metryki sukcesu, napisać instrukcje z wyznaczonymi celami i ograniczeniami, a następnie wybrać odpowiedni model.
21 min czytaniaInżynieria kontekstu w praktyce: Agent badawczy z Claude Agent SDK
Stwórz agent badawczy w Pythonie przy użyciu Claude Agent SDK, wykorzystując wzorce write, select, compress i isolate, a następnie porównaj go z prostym modelem bazowym w przeprowadzonych testach.
20 min czytaniaTo, co odkrywa agent do porównywania modeli: zmiany stylu przyćmiewają drobne modyfikacje.
Agent do różnicowania modeli przeprowadził audyt drobnej optymalizacji LoRA w dziedzinie finansów: 82% prób wykryło zmianę długości i struktury, podczas gdy zamierzona zmiana w sposobie rozumowania pozostała niewidoczna.
15 min czytaniaAgent Harness, Loop i Graph: Trzy warstwy stojące za niezawodnymi agentami AI
Dlaczego niepewni agenci zazwyczaj pomijają pewien element: pasek otaczający model, pętlę opartą na dowodach oraz wyraźny graf, wraz z wzorcami kodu i listą kontrolną do debugowania.
15 min czytaniaTrzy przyczyny niepowodzeń systemów RAG w praktyce: fragmentaryczny kontekst, dewiacje i niewłaściwe wykorzystanie.
Trzy sposoby, w jakie systemy RAG do produkcji zawodzą: fragmentaryczny kontekst spowodowany dzieleniem na fragmenty, zmiany w bazie wiedzy w miarę jej rozwoju oraz niewłaściwe wykorzystanie pomimo skutecznego wyszukiwania, wraz z rozwiązaniami na poziomie poszczególnych warstw.
11 min czytaniaOdbudowa agenta w stylu Claude Code przy użyciu LangChain Deep Agents
Jak działa system agenta kodującego, od podstawowego pętla po narzędzia, planowanie, pamięć, podagenty oraz zatwierdzenia w izolowanym środowisku, odbudowywany krok po kroku za pomocą DeepAgents.
16 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.