Szybsza inferencja LLM bez utraty jakości – praktyczny przewodnik
Model o 70 mld parametrów generuje jeden token w jednym przebiegu przodowym (forward pass), przy czym każda taka operacja powoduje ponowne wczytywanie wag z pamięci VRAM, obliczanie mechanizmu uwagi na całym kontekście oraz synchronizację pamięci. W odstępach między tokenami GPU pozostaje nieczynne, czekając na wyznaczenie zależności sekwencyjnych.
40% pilotaży z wieloma agentami kończy się porażką. Oto jak wybrać właściwy wzorzec orkiestracji – i uniknąć tych, które się zawadzają.
Systemy AI oparte na pojedynczym agencie osiągnęły szczyt popularności w 2025 roku — wystarczyło podać jednemu LLM-owi prompt, kilka narzędzi i cel, a system radził sobie dość dobrze z ograniczonymi zadaniami.
Zapisz zdarzenie wraz z danymi. Nigdy ich nie rozdzielaj.
Dwa operacje zapisu, które powinny zostać wykonane wspólnie, w końcu niepowodzą się osobno.
Twój serwis zamówień zapisuje zamówienie w bazie danych, a następnie publikuje zdarzenie order.created w brokerze wiadomości.
Kontekst w Go to przepływ sterowania, nie miejsce przechowywania.
Golangowy context.Context jest wystarczająco prosty, aby używać go źle — i to właśnie jest problemem.
Specyfikacja jako źródło prawdy, a nie dokument poboczny.
Rozwój oparty na specyfikacji to jeden z tych pomysłów, do których inżynierowie oprogramowania sięgali wcześniej, a następnie odkładali na bok, gdy wysiłek przestawał się opłacać.
Specyfikacje jako źródło prawdy czy wolna ceremonia?
Spec-Driven Development weszło w 2026 rok jako poważna odpowiedź deweloperów na dryf w vibe codingu.
Zachowaj intencję blisko kodu.
Rekordy decyzji to brakująca warstwa pamięci w rozwoju oprogramowania wspieranym przez AI. Łączą one nie tylko to, co zostało zbudowane, ale i dlaczego — a ta różnica staje się kluczowa, gdy to narzędzia AI piszą Twój kod.
Obsługuj błędy na odpowiedniej granicy.
Obsługa błędów w Go jest łatwa do skrytykowania. Każdy programista Go napisał ten kod setki razy:
Przestań śpij w równoległych testach Go.
Testowanie równoległego kodu w Go zawsze wymagało pewnej dyscypliny. Goroutine są tanie, kanały są proste, a anulowanie kontekstu jest idiomatyczne — pracownicy tła i liczniki pojawiają się wszędzie w rzeczywistych usługach Go.
A2A nie umarło. Po prostu nie jest uniwersalne.
Pierwszy rok protokołu Agent2Agent Google (zazwyczaj skracanego do A2A) był dość niezwykły.
Niezawodne wzory oparte na zapytywaniu dla agentów AI.
Agenci pollingowi to jedna z najmniej glamour części architektury asystentów AI, ale jednocześnie jedna z najbardziej przydatnych.
A2A zamienia agentów w węzły sieciowe.
Protokół A2A, skrótem od Agent2Agent Protocol, to otwarty standard komunikacji między niezależnymi systemami agentów AI.
MCP daje agentom narzędzia. A2A daje agentom równe partnerstwo.
Architektura agentów AI zaczyna dzielić się na dwie warstwy.
Tworzenie CQRS w Go bez zbędnych formalności
CQRS to jeden z tych wzorców, który jest często przesadnie promowany, nadmiernie skomplikowany i niekiedy błędnie diagnozowany jako lekarstwo na nudny, zwykły CRUD.
Diagramy jako kod, bez zbędnych komplikacji.
Mermaid to narzędzie do tworzenia diagramów oparte na tekście, przeznaczone dla osób, które wolą pisać diagramy niż przeciągać kwadraty po płótnie. Wykorzystuje składnię podobną do Markdownu do opisu schematów blokowych, diagramów sekwencji, diagramów klas, maszyn stanów, osi czasu, diagramów Gantta, diagramów relacji encji i wielu innych.
Organizuj notatki według akcji, a nie tematów.
Organizowanie notatek według tematów brzmi logicznie, dopóki nie masz notatek na temat PostgreSQL w pięciu różnych folderach i nie możesz znaleźć tej, która ma znaczenie dla problemu dnia.
Otrzymuj nowe wpisy o systemach, infrastrukturze i inżynierii AI.
