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: multi-agent
Самовідновлювана команда багатьох агентів у LangGraph: архітектор, тестувальник, дебагер
Створіть машину станів LangGraph на Python, у якій Архітектор, Розробник, сандбокс pytest, Дебагер та Оглядач співпрацюють та продовжують роботу до тих пір, поки тести не пройдуть.
31 хв читанняАгенти паралельного кодування з робочими деревами Git, Conductor та Antigravity 2.0
Агенти паралельного кодування з git worktrees, Conductor та Antigravity 2.0: координатор, по одному worktree на кожного агента та десяток функцій SRE за приблизно п’ять годин.
14 хв читанняЯк субагенти та багатоагентні системи розподіляють роботу та токени витрат.
Підагенти проти багатоагентних систем: концепція оркестратора та працівника, чотири топології, скільки коштує кожна у токенах, та випадки, коли один агент працює краще.
12 хв читанняAPI керованих агентів OpenAI: хостовані сандбокси проти самостійного виконання
Як працює механізм керованих агентів OpenAI у публічній бета-версії: хостовані робочі простори Linux, самостійно хостовані сервери виконання, стиснення контексту, пошук інструментів та підагенти.
8 хв читанняБагатоагентна рекомендувальна система K-Drama: BERTopic, RAG та метод Reciprocal Rank Fusion
Рекомендувач K-dramа, який враховує смаки: теги BERTopic trope, ChromaDB RAG, агент для інтерв’ю, розширення запитів та метод Reciprocal Rank Fusion перед повторним ранжуванням за допомогою LLM.
10 хв читанняОркестрація багатьох агентів на Bedrock та LangGraph: чотири патерни
Патерни керівник-співробітник, конвеєр, розповсюдження та дискусії за допомогою LangGraph у AWS Bedrock, а також механізми передачі обов’язків, захист бюджету, відстеження та способи збоїв у продакшні.
22 хв читанняВідстеження пайплайну блогу LangGraph за допомогою Langfuse: фрагменти, оцінки, попередження
Оснастити багатоагентний пайплайн LangGraph інструментами Langfuse: один слід за статтею, вкладені фрагменти, попередження, оцінки та процедура виправлення помилок для слабких чернеток.
8 хв читанняШар за шаром: створення справжнього каналу отримання даних RAG для штучних інтелектуальних агентів
Сплануйте потік RAG із контрактами SourceDocument та DocumentChunk, функціями чанкування, ембеддингів та ChromaDB, усе це через RetrievalService, який забезпечує стабільність агента.
10 хв читанняСтворення двох локальних агентів LLM для дебатів: обґрунтування, фальшивий консенсус, помилки схеми.
Два місцеві агенти LLM на Ollama, створені для дебатів на основі доказів, а не персонажів: підтримка NLI, помилка фальшивого консенсусу, перевірки атак та тверджень, а також обов’язкові поля.
7 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.