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: multi-agent
Samolecząca zespół wielu agentów w LangGraph: architekt, tester, debugger
Stwórz maszynę stanową LangGraph w Pythonie, w której Architekt, Programista, środowisko testowe pytest, Debuger i Przeglądający współpracują i kontynuują proces w pętli, aż testy się udają.
31 min czytaniaAgenci kodowania równoległego z worktreeami Git, Conductor i Antigravity 2.0
Agenci kodowania równoległego z worktreeami Git, Conductor i Antigravity 2.0: koordynator, po jednym worktree na agenta oraz tuzin funkcji SRE w około pięciu godzinach.
14 min czytaniaSposób, w jaki podagenci i systemy wieloagentowe dzielą prace oraz tokeny kosztowe.
Podagenty a systemy wieloagentowe: projekt orkiestrator-pracownik, cztery topologie, ile kosztuje każdy w tokenach oraz przypadki, gdy pojedynczy agent radzi sobie lepiej.
12 min czytaniaAPI Managed Agents firmy OpenAI: Sandboksy hostowane vs wykonywanie lokalne
Jak działa mechanizm zarządzanych agentów OpenAI w publicznej wersji beta: przestrzenie robocze oparte na Linuxie, serwery wykonywania samodzielnie hostowane, kompresja kontekstu, wyszukiwanie narzędzi oraz podagenty.
8 min czytaniaSystem rekomendacji k-dram z wieloma agentami: BERTopic, RAG i Reciprocal Rank Fusion
Rekomendator k-dram z uwzględnieniem smaku: tagi tropów BERTopic, ChromaDB RAG, agent do przeprowadzania wywiadów, rozszerzanie zapytań oraz Reciprocal Rank Fusion przed ponownym rankowaniem przez LLM.
10 min czytaniaOrkiestracja wielu agentów w Bedrock i LangGraph: cztery wzorce
Wzorce nadzoru pracownika, łańcuchów przetwarzania, rozprzestrzeniania się informacji i debat przy użyciu LangGraph w AWS Bedrock, a także mechanizmy przekazywania zadań, ochrony budżetu, śledzenia oraz tryby awarii w produkcji.
22 min czytaniaŚledzenie pipeline LangGraph do blogów z użyciem Langfuse: fragmenty tekstu, oceny, ostrzeżenia
Wyposaż pipeline LangGraph z wieloma agentami w Langfuse: jeden ślad na artykuł, nawiasowane fragmenty tekstu, ostrzeżenia, oceny oraz procedura debugowania słabych wersji tekstu.
8 min czytaniaWarstwa po warstwie: projektowanie rzeczywistego pipeline’u do wyszukiwania RAG dla agentów AI
Zaprojektuj pipeline RAG wykorzystujący kontrakty SourceDocument i DocumentChunk, dzielenie na fragmenty, embeddingi oraz ChromaDB, wszystko to za pośrednictwem RetrievalService, który zapewnia stabilność agenta.
10 min czytaniaStworzenie dwóch lokalnych agentów LLM do debaty: uzasadnianie, fałszywy konsensus, błędy schematu.
Dwa lokalne agenty LLM na Ollama, które debatują na podstawie dowodów, a nie ról: podstawa NLI, błąd fałszywego konsensusu, sprawdzanie ataków i twierdzeń oraz wymagane pola.
7 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.