Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Материалы о React, Node.js, TypeScript и AI. Переведённый текст показывается, если он есть. Если нет — вы видите английский текст и пометку об этом.
Тег: ai-engineering
Шестимесячный план развития от начинающего до квалифицированного инженера ИИ
Следуйте месяц за месяцем разработанному плану, охватывающему Python, API больших языковых моделей, RAG, агентов, оценку, развертывание и затраты, включающему четыре проекта для портфолио, демонстрирующих возможность создания рабочих ИИ-систем.
10 мин чтенияПлан развития инженерии ИИ на 2026 год: от Python до агентов и технологий LLMOps.
Поэтапный план обучения по инженерии ИИ на 2026 год, включающий изучение Python и математики, классического машинного обучения и глубокого обучения, а также технологий RAG, MCP, агентов, оценки и развертывания.
14 мин чтенияИнженерия инструментов для управления агентами: состояние, верификация и контроль вокруг модели
Временная визуализация агентов производства: почему промпты и контекст недостаточны, и как устойчивое состояние, обеспечение соблюдения правил, верификация и наблюдаемость закрывают этот разрыв.
13 мин чтенияЦиклы против графов: два способа проектирования архитектуры ИИ-агентов.
Инженерия циклов против инженерии графов для ИИ-агентов: как работает каждая архитектура, когда выбирать одну вместо другой, и чек-лист для использования перед запуском в производство.
12 мин чтенияОт оценок к самосовершенствующимся агентам: пять этапов развития оценки агентов
Оценка агентов теперь подразумевает аудит следов действий. Узнайте, как детерминистические проверки, судьи на основе LLM, диагностика и мета-механизмы создают безопасный цикл улучшений.
7 мин чтенияЗа пределами API-обертки: слой промежуточного программирования для интеграции LLM в производственные системы
Прямые вызовы API LLM не справляются с реальным объемом трафика. Слой промежуточного программирования обеспечивает абстракцию моделей, резервное маршрутирование, агенты, работающие по принципу событий, и выбор моделей с учетом затрат.
6 мин чтенияУправляемые ИИ-агенты: одна модель политики, несколько точек применения правил во время выполнения.
Как контролировать затраты, выбор модели, данные, инструменты и вызовы MCP во время выполнения: коробка управления, нейтральный черновик политики, альтернативные решения, ограничения и отслеживание.
9 мин чтенияAGENTS.md или CLAUDE.md? Что на самом деле содержат эти 592 ведущих репозитория?
Исследование 592 ведущих репозиториев GitHub показывает, что CLAUDE.md в основном является ссылкой на AGENTS.md, а хуки, слой обеспечения соблюдения правил, встречаются гораздо реже, чем документация.
7 мин чтенияПромпты, технология RAG или тонкая настройка: диагностируйте соответствующий уровень перед выбором.
Практический способ выбора между использованием промптов, технологии RAG и тонкой настройкой в 2026 году, основанный на трех вопросах, алгоритме принятия решений, характеристиках затрат, свежести данных и распространенных ошибках.
9 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.