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: llm-agents
Підтвердження замовлень аудиту, які агент ніколи не створює: перевірка значень замість формулювань
Як створити оцінювач послідовності заявок для агента підтримки, який оформлює реальні замовлення: розділити результати за власником, перевірити ідентифікатори за даними інструменту.
16 хв читанняБільше вікно контексту не вирішить проблеми вашого агента: бюджет уваги та кешування
Вікна контексту поводяться як бюджет уваги. Дізнайтеся, як працює метод Lost in the Middle та коли використовувати стиснення, зсувні вікна, компактацію чи кешування запитів.
11 хв читанняПам’ять штучного інтелект-агента у 2026 році: Mem0, Letta, Zep та порівняння з хмарними платформами.
Огляд пам’яті штучного агента у 2026 році: типи пам’яті CoALA, Mem0, Letta, Zep, хмарні послуги, критерії оцінки, ризики отруєння даних та вибір оптимальної конфігурації для певних завдань.
30 хв читанняЧотиришарова архітектура пам’яті для штучних інтелектуальних агентів з інформацією про походження даних
Розділення короткострокової та довгострокової пам’яті, чотири шари (буфер, епізодичний, семантичний, процедурний), варіанти зберігання, асинхронне записування та заходи захисту від отруєння пам’яті.
23 хв читанняКорені графів знань агентського ШІ: FIPA, семантичний веб та агенти ШІ
Агентський ШІ повторює ідеї 2006 року: протоколи FIPA, онтології та каталоги графів знань. Що повернулося в агентах ШІ, що зазнало невдачі, що варто зберегти.
16 хв читанняIntentFlow: Керування агентами LLM за допомогою скомпільованої політики та перевірюваних слідів
Погляд на IntentFlow — експериментальну мову, яка забезпечує дотримання політики агента поза межами моделі та створює ланцюгові сліди у форматі хешів, які аудитор може незалежно перевірити.
8 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.