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: tools
WebMCP на практиці: перетворення дошки завдань на інструменти для AI-агентів
WebMCP на практиці: дошка завдань, перетворена на інструменти для AI-агентів із декларативними та скриптованими інструментами, змінним списком інструментів, мостом MCP та відмовою.
14 хв читанняПорівняння шести фреймворків AI-агентів на Python шляхом створення однакового агента.
Той самий дослідницький агент, створений у LangGraph, CrewAI, PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Smolagents та Google ADK, із лініями, токенами, показниками дебагування та посібником з вибору.
11 хв читанняПояснення агентського харнесу: компоненти, які перетворюють LLM на агента
Що таке пристрій агента, чому агенти з великими моделями мови потребують його, вісім компонентів, з яких він складається, та як вони співпрацюють під час виконання реального завдання з програмування.
6 хв читанняАгенти пояснено: інструменти, запити системи та цикл мислення-дії
Посібник для початківців про те, як працюють AI-агенти: чому моделі для чату забувають, як описуються інструменти для LLM, системні запити, ReAct, кодові агенти та спостереження.
8 хв читанняSpring AI + MCP: зробіть ваші Java-інструменти доступними для будь-якого клієнта AI (навіть
Spring AI з MCP: надання доступу до Java-інструментів будь-якому клієнту AI через Model Context Protocol, проблема, яку він вирішує, та працюючий сервер, до якого можна під’єднатися вже сьогодні.
9 хв читанняПрактичні поради: 5 інструментів CLI для керування кількома AI-агентами без втрати
Покрокове керівництво з практичних нотаток: 5 інструментів командного рядка для керування кількома AI-агентами без втрати контрактів, перевірок та слотів для коду для команд, які використовують цю модель.
8 хв читанняОстаточний технічний посібник з інструментами RAG з відкритим кодом
Інструменти RAG з відкритим кодом для продакшну: Docling для парсингу документів, бібліотеки для чанкінгу, сховища векторів та фреймворки LLM, разом із інструкціями щодо встановлення та використання кожного з них.
15 хв читанняПрактичні нотатки: Інженерія запитів для проектування систем ШІ: RAG, пам’ять, інструменти
Покроковий посібник з практичних нотаток: від інженерії запитів до проектування систем ШІ: RAG, пам’ять, інструменти — контракти, перевірки та слоти для коду для команд, які впроваджують цю схему.
12 хв читанняСтворіть свого першого AI-агента DevOps за допомогою LangChain та інструментів Bash
Ваш перший AI-агент DevOps із інструментами LangChain та Bash: що він робить, чому підходить LangChain, передумови та виконання команд у стилі kubectl із механізмами захисту.
18 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.