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: enterprise
Впровадження агентів у продакшн за допомогою сервісу Foundry Agent Service та фреймворку Agent Framework
Як агент підготовки до продажів переходить від локального коду до розгортання в хмарі з обмеженим доступом, контролем ідентичності та моніторингом, яке публікується в Microsoft 365 та ґрунтується на даних бізнесу.
11 хв читанняАгент чи робочий процес? Розділення міркувань та виконання в корпоративному ШІ
Використовуйте агентів для визначення наміру та пошуку інформації, а детерміновані робочі процеси — для виконання транзакцій: як RAG, LangGraph, MCP, процедури схвалення та SQS створюють більш безпечну архітектуру.
7 хв читанняХто несе відповідальність за AI-агента у вашій компанії: шість обов’язків та особи, які їх виконують.
Хто у вашій компанії володіє штучним інтелектовим агентом? Що стосується документа SR 26-2, який не регулює питання агентів, шести ролей, за які несеться відповідальність, способів формування персоналу з існуючих команд та щоденного керування.
16 хв читанняMCP для початківців: створення сервера та клієнта, а потім їх використання в корпоративних проектах.
MCP для початківців: проблема N x M, основні ідеї у простих словах, сервер та клієнт допомоги на TypeScript у Node.js, а також перехід до безпечних розгортань через HTTP.
14 хв читанняMicrosoft Foundry перетворює виклики API моделей на керовані операції з ШІ
Microsoft Foundry перетворює одноразові виклики API моделей на контрольовані операції: каталоги моделей, агенти, RBAC, відстеження, можливості спостереження та оцінка в одному місці.
7 хв читанняГібридний пошук для корпоративного RAG: однієї щільності недостатньо
Точні ідентифікатори та рідкісні коди порушують функціонування ембеддингів. Для корпоративних систем RAG потрібен гібридний пошук, коли алгоритми BM25 та щільний пошук працюють паралельно та об’єднуються, щоб охопити реальне поєднання запитів.
11 хв читанняSemantic Kernel, LangChain, LangGraph, AutoGen: вибір за критеріями, а не через популярність
Порівняння Semantic Kernel, LangChain, LangGraph та AutoGen для корпоративного використання у сферах DX, мов, агентів, оркестрації, RAG та безпеки з урахуванням реальних обмежень.
13 хв читанняЧому для Enterprise RAG потрібен гібридний пошук, а не лише вектори
Ембеддинги пропускають ідентифікатори рахунків-фактур та коди помилок. Для корпоративних систем RAG потрібен гібридний пошук: поєднання BM25 з щільним пошуком та фузією рангів допомагає подолати проблему відсутності ідентифікаторів.
5 хв читанняЯк вибрати бібліотеку JavaScript для корпоративних додатків у 2026 році
Практичний чек-лист для вибору платформи JavaScript — вимоги, компоненти, архітектура даних, доступність, інструменти, тестування та прототипи — з Ext JS як прикладом для корпоративних проектів.
5 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.