Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Оригінальні матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI — з тієї ж практики, що й наше операторське ПЗ. Текст статей англійською.
Тег: LLM
Продакшн-харнес для Claude Code: шість шарів від Slack до об’єднаного MR.
Як шестошаровий харнес перетворює заявки в Slack на об’єднаний код: прийом подій, цикли агентів з контролем доступу, стабільний стан, самовідновлення, можливості моніторингу та керування оператором.
42 хв читанняП’ятдесят років досліджень у сфері пошуку, які приховані всередині вашої системи RAG.
Розбиття тексту на фрагменти, гібридний пошук, HyDE, переранжування та оцінка – усі ці методи мають десятиліттями існуючі аналоги в галузі пошуку інформації. Огляд досліджень та їхні обмеження.
17 хв читанняЗниження витрат на токени агента: кешування, маршрутизація та підтримка чистоти контексту.
Зменшіть витрати агентів LLM завдяки кешуванню запитів та семантичного кешування, інструментам з відкладеною завантажуваністю, маршрутизації та каскадуванню моделей, підагентах та простим правилам підтримки контексту.
16 хв читанняОснови AI-агентів: мета, проектування запитів та вибір моделі
Як підготувати основи для створення продуктивного AI-агента: визначити мету та показники успіху, написати запити з цілями та обмеженнями, а потім вибрати правильну модель.
21 хв читанняПроєктування контексту на практиці: дослідницький агент Claude Agent SDK
Створіть дослідницького агента на Python за допомогою Claude Agent SDK, використовуючи шаблони запису, вибору, стиснення та ізоляції, а потім порівняйте його з простим базовим варіантом у проведених тестах.
20 хв читанняЩо знаходить агент для виявлення відмінностей моделей: зміни стилю переважають над незначною налаштуваністю моделі.
Агент для модельного диференціювання перевірив процес фінансової налаштування LoRA: 82% випробувань виявили зміни у довжині та структурі, тоді як бажана зміна логіки залишилася непоміченою.
15 хв читанняАгенти Harness, Loop та Graph: три шари, що лежать в основі надійних AI-агентів
Чому ненадійні агенти зазвичай не мають певного рівня: кріплення навколо моделі, цикл, заснований на даних, та чіткий граф, разом із шаблонами коду та чек-листом для виправлення помилок.
15 хв читанняТри причини невдач у продакшн-системах RAG: фрагментований контекст, зміни у даних та неправильне використання.
Три причини невдачі систем RAG у продакшені: фрагментований контекст через розділення на частини, зміна змісту з ростом бази знань та неправильне використання незважаючи на ефективне пошук, із способами виправлення на рівні шарів.
11 хв читанняПеребудова агента у стилі Claude Code за допомогою LangChain Deep Agents
Як працює система керування агентом для кодування — від основного циклу до інструментів, планування, пам’яті, підагентів та сховищ для затверджень, поетапно відбудована за допомогою DeepAgents.
16 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.