Selfhosting

Warstwowy kontekst: Hierarchia wiedzy dla agentów AI

Warstwowy kontekst: Hierarchia wiedzy dla agentów AI

Pięciopoziomowa hierarchia wiedzy dla pamięci agenta.

Agent z jednym, spłaszczonym plikiem pamięci nie zapomina rzeczy; raczej nie potrafi przestać pamiętać o rzeczach, o które nie został poproszony. Rozwiązaniem jest warstwowy kontekst, w którym każda warstwa wiedzy wchodzi do kontekstu za pomocą innego wyzwalacza.

Porównanie wtyczek SEO do WordPressa: od Yoasta po Local AI

Porównanie wtyczek SEO do WordPressa: od Yoasta po Local AI

Wtyczki SEO do WordPressa, Yoast i lokalne AI

Rozszerzenia WordPress do SEO dodają warstwę metadanych, map witryny, schematów i warstwę AI nad rdzeniem WordPressa, a w 2026 roku warstwa ta obejmuje rozszerzenia, które wykonują wnioskowanie (inference) na własnym sprzęcie.

Samodzielnie hostowane systemy zaawansowanych badań: porównanie 12 narzędzi

Samodzielnie hostowane systemy zaawansowanych badań: porównanie 12 narzędzi

Autonomiczni agenci hostowani samodzielnie, badający w zakresie wykraczającym poza wyszukiwanie

Deep Research stał się samodzielną kategorią oprogramowania, a nie tylko modelem skierowanym na pole wyszukiwania. Ten artykuł porównuje dwanaście systemów hostowanych samodzielnie oraz architektury badawcze za nimi stojące.

Mnemosyne dla agenta Hermes: Szybki start z lokalną pamięcią

Mnemosyne dla agenta Hermes: Szybki start z lokalną pamięcią

Lokalna pamięć Hermes z kontrolowanymi zapisami.

Mnemosyne to lokalny dostawca pamięci dla Hermes Agent, przechowujący pamięć roboczą, ustrukturyzowane fakty, dane czasowe oraz historię epizodyczną w lokalnym SQLite — bez hostowanej usługi, bez obowiązkowych połączeń z siecią i z niezwykłą kontrolą nad zapisem.

Samowzmacniające pętle pamięci w agentach AI: przyczyny i rozwiązania

Samowzmacniające pętle pamięci w agentach AI: przyczyny i rozwiązania

„Gdy zapamiętane wnioski stają się nowymi dowodami.”

Trwałe pamięć zamienia agenta w narzędzie, które niesie kontekst dalej, zamiast wymagać każdego razy wyjaśnień, ale otwiera również tryb błędu, którego unikają czaty bezstanowe: interpretacja może stać się pamięcią, być odzyskaną jako fakt i uzasadniać mocniejszą wersję samą.

Jak bezpiecznie przenieść się z OpenClaw na Hermesa Agent

Jak bezpiecznie przenieść się z OpenClaw na Hermesa Agent

Bezpieczne przełączenie wykraczające poza jednostronicowy import

Migracja asystenta AI to nie to samo co kopiowanie konfiguracji aplikacji. Trudnością jest zachowanie tożsamości, pamięci, zachowania narzędzi, zaplanowanych prac oraz dostępu do komunikacji, tak aby dwie bramki (gateways) nie działały jako ta sama botka.

llama.cpp a Ollama w 2026 r.: który runtime powinien wybrać?

llama.cpp a Ollama w 2026 r.: który runtime powinien wybrać?

„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.

KV Cache na GPU z 16 GB pamięci: jak realnie zmieścić długi kontekst

KV Cache na GPU z 16 GB pamięci: jak realnie zmieścić długi kontekst

Dlaczego kontekst 128K zawodzi na 16 GB

Model może reklamować okno kontekstowe 128K i mimo to zawiedzie przy 40K tokenach na karcie GPU 16 GB. Architektoniczny limit nigdy nie gwarantował, że wagi, cache KV, bufora obliczeniowe i kompozytor pulpitu zmieszczą się jednocześnie na Twojej karcie.

Grawitacja danych: prawdziwa koszt strategii API-first w sztucznej inteligencji

Grawitacja danych: prawdziwa koszt strategii API-first w sztucznej inteligencji

Dlaczego Twój stos AI staje się co miesiąc bardziej kleisty.

Każde wywołanie API wydaje się prostą transakcją – dopóki nie gromadzi się ich na tyle dużo, że dane do dostrojenia, zestawy do ewaluacji oraz schematy narzędzi nie zaczynają być ukształtowane wokół jednego dostawcy, a zmiana dostawcy przestaje być jedynie zmianą routingu.