Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: ai-engineering
Шестимісячний план розвитку від початківця до професійного інженера штучного інтелекту
Дотримуйтесь місяць за місяцем плану, який охоплює Python, API LLM, RAG, агентів, оцінку, розгортання та витрати, разом із чотирма проектами портфоліо, які демонструють вашу здатність створювати системи штучного інтелекту.
10 хв читанняДорожня карта розробки систем штучного інтелекту на 2026 рік: від Python до агентів та технологій LLMOps.
Етапний навчальний шлях до 2026 року зі створення систем штучного інтелекту, від Python та математики через класичні методи машинного навчання та глибоке навчання до технологій RAG, MCP, агентів, оцінки та розгортання.
14 хв читанняІнженерія керування агентами: стан, перевірка та контроль навколо моделі
Перегляд роботи агентів у продакшені в реальному часі: чому запити та контекст недостатні, і як стабільний стан, забезпечення виконання, перевірка та спостережуваність заповнюють цю прогалину.
13 хв читанняЦикли проти графів: два підходи до проектування архітектури штучних інтелектуальних агентів.
Інженерія циклів проти інженерії графів для AI-агентів: як працює кожна архітектура, коли вибирати одну замість іншої, та перелік перевірок перед впровадженням у продакшн.
12 хв читанняВід оцінок до самовдосконалюваних агентів: п’ять епох оцінки агентів
Оцінка агента тепер означає аудит слідів дій. Подивіться, як детерміністичні перевірки, судді на основі LLM, діагностика та мета-інструменти створюють безпечний цикл вдосконалення.
7 хв читанняБільше, ніж просто API-обгортка: шар проміжного програмування для інтеграції LLM у продакшн.
Прямі виклики API LLM зазнають збоїв під реальним навантаженням. Шар проміжного програмування забезпечує абстракцію моделей, резервне маршрутизування, агентів, що працюють за принципом подій, та вибір моделей з урахуванням витрат.
6 хв читанняКеровані штучні інтелектуальні агенти: одна модель політики, кілька точок її застосування під час роботи.
Як контролювати витрати, вибір моделей, дані, інструменти та виклики MCP під час роботи програми: механізм управління, нейтральний план політики, альтернативні рішення, обмеження та відстеження.
9 хв читанняAGENTS.md чи CLAUDE.md? Що насправді містять ці 592 найкращих репозиторії
Дослідження 592 найкращих репозиторіїв GitHub показує, що CLAUDE.md переважно є посиланням на AGENTS.md, а хуки, які є шаром контролю, зустрічаються значно рідше, ніж документація.
7 хв читанняПідказки, RAG чи налаштування моделі: діагностуйте рівень перед вибором.
Практичний спосіб вибору між підказками, RAG та налаштуванням моделі у 2026 році за допомогою трьох запитань, алгоритму прийняття рішень, характеристик витрат, свіжості даних та поширених помилок.
9 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.