Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Materiały o React, Node.js, TypeScript i AI. Przetłumaczony tekst jest pokazany, gdy istnieje. Jeśli nie, widać tekst angielski i dopisek o tym.
Tag: agent-architecture
Frameworki agentów rozumieją – Temporal przetrwa: trwała realizacja dla agentów
LangGraph, CrewAI i AutoGen koordynują wywołania modeli językowych, ale nie zapobiegają awariom ani tygodniowym oczekiwaniom. Jak trwała realizacja w Temporal wypełnia tę lukę i kiedy jest przesadą.
11 min czytaniaDlaczego agenty długoterminowe potrzebują harness: jak Deep Agents zarządza stanem i kontekstem.
Dlaczego agenci o długim horyzoncie czasowym potrzebują uprzęży: jak LangChain Deep Agents zwalcza degradację kontekstu za pomocą czterech filarów, middleware, backendów systemu plików oraz izolowanych podagentów.
12 min czytaniaHarness, Loop i Graph: trzy warstwy nakładające się w systemie agenta programistycznego
Objaw awarii wskazuje na warstwę, którą należy naprawić. Jak funkcjonują harness, loop i graph, gdzie przydaje się system wielu agentów, czego nie mogą zagwarantować metody adwersarialne oraz lista kontrolna.
15 min czytaniaTworzenie agenta AI od zera w Pythonie: pętla GAME krok po kroku
Stwórz działającego agenta do wywoływania narzędzi w prostym Pythonie z elementami takimi jak cele, działania, pamięć i środowisko, a następnie dodaj rejestr narzędzi, ukrytą iniekcję zależności oraz typizowany wynik.
19 min czytaniaTe repozytoria z GitHub Trending ujawniają strukturę Agent Stack znajdującą się za umiejętnościami agentów.
Zdjęcie z 9 sierpnia 2026 roku przedstawiające GitHub Trending pokazuje, że umiejętności stanowią jedynie jeden element. Pozostałą część tworzą tożsamość, trwały stan, dane domenowe oraz powierzchnie wykonywania zadań.
7 min czytaniaSystemy wielu agentów to systemy backend z elementami niedeterministycznymi.
Systemy produkcyjne wielu agentów promują określone praktyki w warstwie backend: umowy na każdej granicy, polecenia jako konfiguracja, restrykcyjny budżet kontekstu, jeden rol dla każdego agenta oraz możliwość ponawiania prób.
9 min czytaniaDlaczego większość agentów sztucznej inteligencji umiera po jednej sesji, a te działające długo przeżywają?
Ograniczenia kontekstowe, brak stanu oraz słabe mechanizmy weryfikacji powodują porażkę większości agentów. Nauč się wzorców punktów kontrolnych, pamięci, oceniających oraz zatwierdzeń, które umożliwiają długotrwałe działanie agentów.
7 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.