Ograniczaj pracę w toku, a nie tylko jej anulowanie.
Nielimitowana fan-out jest domyślnym trybem awarii w konkurencyjności Go: każde wywołanie go oznacza jedno dodatkowe zadanie w toku, bez limitu i bez właściciela. Ten artykuł dotyczy nadania obu tych elementów kontroli.
Pięć stosów HTTP od Go, jedna platforma testowa, realne dane.
Język Go zawiera w swojej standardowej bibliotece produkcyjnie gotowy serwer HTTP, a od wersji Go 1.22 wbudowany router sam radzi sobie z dopasowaniem metod i parametrów ścieżki. Pytanie o wybór frameworku się zawęziło, ale nie zniknęło.
„Gdy llama-server wyprzedza Ollamę”
Ollama i llama.cpp są często porównywane tak, jakby były rywalizującymi silnikami inferencji. Rzeczywisty wybór polega na decyzji między zarządzaną usługą modeli a zestawem narzędzi, który obsługujesz bezpośrednio.
Kiedy przejść z Ollamy na vLLM
Ollama to jeden z najprostszych sposobów na uruchomienie lokalnego modelu językowego, jednak wygoda może ukrywać moment, w którym lokalny eksperyment staje się współdzieloną usługą inferencyjną wymagającą lepszego planowania zadań i obserwowalności.
Bezpieczeństwo protokołu określa, kto może podejmować działania, a nie model.
Iniekcja promptów przyciąga większość uwagi w zakresie bezpieczeństwa systemów LLM i zasługuje na nią, ale nie jest jedynym problemem, gdy agenty zaczynają korzystać z narzędzi i delegować zadania innym agentom.
Długotrwałe zadania A2A trwają dłużej niż sesje czatu.
Większość demonstracji agentów AI nadal zachowuje się jak ukończenia czatu z dodatkowymi krokami: wysyłasz prompt, czekasz kilka sekund i otrzymujesz odpowiedź w jednej wiadomości.
A2A nie umarło. Po prostu nie jest uniwersalne.
Pierwszy rok protokołu Agent2Agent Google (zazwyczaj skracanego do A2A) był dość niezwykły.
MCP daje agentom narzędzia. A2A daje agentom równe partnerstwo.
Architektura agentów AI zaczyna dzielić się na dwie warstwy.
A2A zamienia agentów w węzły sieciowe.
Protokół A2A, skrótem od Agent2Agent Protocol, to otwarty standard komunikacji między niezależnymi systemami agentów AI.
Zatrzymaj duplikujące efekty uboczne
Idempotentność w rozproszonych systemach to cecha, która ratuje Cię, gdy sieć kłamie, kolejka ponawia próby, klient panikuje, a operator wciska odtwarzanie. W systemach produkcyjnych wielokrotne dostarczanie danych jest normalne. Wielokrotne efekty uboczne to błąd.
Serwuj i przełączaj modele LLM bez restartów.
Przez długi czas llama.cpp miała rażący ograniczenie:
można było obsłużyć tylko jeden model na proces, a przełączanie wymagało ponownego uruchomienia.
Własna wyszukiwarka AI z lokalnymi modelami LLM
Vane to jeden z bardziej pragmatycznych projektów w przestrzeni „AI-search z cytatami”: samodzielnie hostowany silnik odpowiedzi, który łączy wyszukiwanie na żywej sieci z modelami LLM (lokalnymi lub w chmurze), a jednocześnie pozwala zachować pełną kontrolę nad całym stackiem.
Co tak naprawdę dzieje się, gdy uruchamiasz Ultrawork.
Oh My Opencode obiecuje „wirtualny zespół deweloperski AI" — Sisyphus koordynuje specjalistów, zadania są wykonywane równolegle, a magiczne słowo kluczowe ultrawork uruchamia całą tę machinę.
Uruchamiaj modele GGUF za pomocą CLI i serwera
llama.cpp to silnik inferencji w językach C/C++ dla modeli GGUF: llama-cli do interaktywnego czatu, llama-completion do skryptowych promptów oraz llama-server dla kompatybilnego z OpenAI interfejsu API HTTP.
Airtable - ograniczenia planu bezpłatnego, API, webhooks, Go & Python.
Airtable najlepiej można opisać jako platformę o niskim poziomie kodowania, zbudowaną wokół współdzielonego interfejsu “spreadsheet-like” (podobnego do arkusza kalkulacyjnego), który jest świetny do szybkiego tworzenia narzędzi operacyjnych (wewnętrznych śledzi, lekkich CRM, potoków treści, kolejek ocen AI), gdzie nieprogramiści potrzebują przyjaznego interfejsu, a programiści potrzebują powierzchni API do automatyzacji i integracji.
Selenium, chromedp, Playwright, ZenRows — w Go.
Wybór odpowiedniego stacka do automatyzacji przeglądarki i webscrapingu w Go wpływa na szybkość, utrzymanie i miejsce, w którym działa kod.
