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: tools
WebMCP w praktyce: przekształcanie tablicy zadaniami w narzędzia dla agentów AI
WebMCP w praktyce: tablica z zadaniami przekształcona w narzędzia dla agentów AI z deklaratywnymi i skryptowanymi narzędziami, zmieniającą się listą narzędzi, mostkiem MCP oraz odmową.
14 min czytaniaSześć frameworki agentów AI w Pythonie porównane poprzez budowę tego samego agenta.
Ten sam agent badawczy zaimplementowany w LangGraph, CrewAI, PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Smolagents oraz Google ADK, zawierający linie, tokeny, wyniki debugowania oraz przewodnik do wyboru.
11 min czytaniaWyjaśnienie agent harnessa: komponenty, które przekształcają LLM w agenta
Co to jest harness dla agenta, dlaczego agenty LLM działające przez długi czas potrzebują go, osiem komponentów, z których się składa, oraz jak współpracują one przy rzeczywistym zadaniu agenta programistycznego.
6 min czytaniaWyjaśnienie agentów: narzędzia, prompty systemowe i pętla myśl-działanie
Przewodnik dla początkujących po tym, jak działają agenci AI: dlaczego modele do rozmów zapominają, jak opisywać narzędzia dla LLM, prompty systemowe, ReAct, agenci kodujące oraz obserwacje.
8 min czytaniaSpring AI + MCP: Udostępnij swoje narzędzia Java dowolnemu klientowi AI (nawet
Spring AI z MCP: umożliwia dostęp do narzędzi Java dla dowolnego klienta AI za pośrednictwem Model Context Protocol, problem, który rozwiązuje, oraz praktyczny serwer, do którego można się podłączyć już dziś.
9 min czytaniaWskazówki praktyczne: 5 narzędzi CLI do zarządzania wieloma agentami AI bez utraty
Praktyczne wskazówki: 5 narzędzi CLI do zarządzania wieloma agentami AI bez utraty informacji – umowy, sprawdzenia oraz miejsca na kod do łatwego wdrożenia dla zespołów stosujących ten wzorzec.
8 min czytaniaOstateczny przewodnik techniczny po narzędziach RAG o otwartym kodzie źródłowym
Narzędzia RAG o otwartym kodzie źródłowym do użycia w produkcji: Docling do analizy dokumentów, biblioteki do dzielenia na fragmenty, magazyny wektorowe oraz frameworki LLM, wraz z instrukcjami instalacji i sposobem używania każdego z nich.
15 min czytaniaWskazówki praktyczne: Inżynieria promptów a projektowanie systemów AI: RAG, pamięć, narzędzia
Praktyczne wskazówki: od inżynierii promptów do projektowania systemów AI: RAG, pamięć, narzędzia – umowy, sprawdzania oraz gotowe miejsca na kod dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
12 min czytaniaStwórz swój pierwszy agent AI DevOps przy użyciu LangChain i narzędzi Bash
Twój pierwszy agent AI DevOps z narzędziami LangChain i Bash: co robi, dlaczego LangChain jest odpowiedni, wymagania wstępne oraz wykonywanie poleceń w stylu kubectl z zabezpieczeniami.
18 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.