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.
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.
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.
Kontroluj ryzyko, nie tylko model.
Modele językowe (LLM) są nieprzewidywalne. Mogą halucynować, wyciekać dane, generować szkodliwe treści lub odmawiać spełnienia legalnych żądań. Mechanizmy ochronne (guardrails) ograniczają zachowanie modelu, nie tracąc przy tym jego możliwości.
Inwestuj tokeny tam, gdzie naprawdę się liczą.
Koszty LLM rosną liniowo wraz z użyciem. System przetwarzający 10 000 zapytań dziennie po cenie 0,01 USD za zapytanie kosztuje 100 USD dziennie — czyli 365 USD rocznie. W skali przedsiębiorczej to ponad 10 000 USD.
Wybierz najprostszy działający wzorzec.
Systemy oparte na jednym modelu są proste. Systemy wielomodelowe są potężne. Wyzwanie nie polega na wyborze modeli – chodzi o zaprojektowanie architektury, która je koordynuje.
Odpowiedni model dla odpowiedniego zadania.
Uruchamianie modelu o 70 miliardach parametrów w celu podsumowania 200-znakowego e-maila jest marnotrawstwem. Zastosowanie modelu o 3 miliardach parametrów do recenzji kodu produkcyjnego jest bezmyślną ryzykownością. Większość systemów funkcjonuje gdzieś w tym spektrum – i tutaj z pomocą przychodzi routing modeli.
Pamięć robocza, strukturalna i odzyskiwania dla asystentów.
Pamięć przekształca asystentów z reaktywnych w trwałych, ale to również miejsce, w którym wiele systemów cicho się psuje. Ankiety wskazują, że podział na pamięć krótko- i długoterminową nie jest już wystarczający dla współczesnej pamięci agentów; OpenAI i SDK LangGraph wskazują na prostszą architekturę — pamięć roboczą, trwały stan i mechanizmy odzyskiwania danych.
Jak naprawdę buduje się poważnych asystentów.
Produkcjny asystent AI to nie „LLM z promptem”. To system, który przyjmuje intencję, utrzymuje stan, decyduje, kiedy pobierać dane lub wykonywać akcje, oraz udostępnia wystarczająco szczegółowych danych środowiska uruchomieniowego do debugowania awarii.
AI zmienia zarządzanie wiedzą, nie jej cel.
AI nie zastępuje zarządzania wiedzą; zmienia jej kształt zarówno dla osób indywidualnych, jak i zespołów.
Gwiazdki, tokeny, pobrania — kto naprawdę wygrywa?
Otwartoźródłowe frameworki agentów AI zyskują na popularności na GitHubie w tempie wybuchowym. Dwa projekty lyingce w centrum ekosystemu samodzielnie hostowanych systemów AI — OpenClaw i Hermes Agent — wyprzedziły resztę pola tak daleko, że pozostali uczestnicy rywalizują o odległe trzecie miejsce.
MTP w porównaniu do standardowego dekodowania na RTX 4080 — rzeczywiste benchmarki
Przetestowałem wydajność spekulacyjnego dekodowania (Wieloznakowego Przewidywania, MTP) w modelach Qwen 3.6 27B i 35B na karcie RTX 4080 z 16 GB pamięci VRAM.
