Обеспечьте достоверность скомпилированных знаний
Неудача в использовании LLM Wiki наступает тогда, когда старые факты остаются правдоподобными, противоречия становятся гладкими, а сгенерированные резюме отдаляются от своих источников.
Сравнение AI-GPU от трёх производителей
Ландшафт аппаратных решений для ИИ значительно изменился в 2026 году: NVIDIA, AMD и Intel соревнуются за разработчиков, которым требуются GPU, способные запускать локальные большие языковые модели (LLM) и выполнять задачи инференса.
Безопасность протокола определяет, кто может действовать, а не модель.
Инъекция промптов привлекает основное внимание в области безопасности систем на базе больших языковых моделей (LLM), и это заслужено, но это не вся проблема, когда агенты начинают вызывать инструменты и делегировать работу другим агентам.
Долгоживущие A2A-задачи продолжают существовать после завершения чат-сессий.
Большинство демонстраций AI-агентов по-прежнему ведут себя как чат-завершения с дополнительными шагами: вы отправляете промпт, ждете несколько секунд и получаете ответ в одном сообщении.
Ускоренный инференс LLM без потери качества — практическое руководство
Модель объемом 70 миллиардов параметров генерирует один токен за один прямой проход, и при каждом проходе веса перезагружаются из видеопамяти (VRAM), вычисляется внимание (attention) по всему контексту и синхронизируется память. Между токенами GPU простаивает, ожидая разрешения последовательных зависимостей.
Спецификация как источник истины, а не побочный документ
Разработка, управляемая спецификациями, — это одна из тех идей, к которой инженеры-программисты обращались раньше, но от которой отказывались, когда усилия переставали окупаться.
Спецификации как источник истины или медленная церемония?
Спецификация-ориентированная разработка (Spec-Driven Development, SDD) вошла в 2026 год как серьезный ответ разработчиков на дрейф, характерный для вайб-кодинга.
A2A не умер, просто он не универсален.
Первый год протокола Google Agent2Agent, обычно сокращаемого до A2A, выдался странным.
Надёжные паттерны опроса для AI-агентов.
Агенты с опросом (polling agents) — одна из наименее гламурных частей архитектуры AI-ассистентов, но одновременно и одна из самых полезных.
MCP предоставляет агентам инструменты. A2A обеспечивает взаимодействие между агентами-равными.
Архитектура AI-агентов начинает разделяться на два слоя.
A2A превращает агентов в равноправных участников сети.
Протокол A2A (Agent-to-Agent Protocol), аббревиатура от Agent2Agent Protocol, представляет собой открытый стандарт для взаимодействия между независимыми системами ИИ-агентов.
Управляйте риском, а не только моделью.
Языковые модели (LLM) непредсказуемы. Они галлюцинируют, утекают данные, генерируют вредоносный контент или отказывают в выполнению легитимных запросов. Ограничители (guardrails) constraining поведение модели без ущерба для её возможностей.
Правильная модель для правильной задачи.
Запуск модели с 70 миллиардами параметров для суммаризации электронного письма из 200 слов — это расточительство. Запуск модели с 3 миллиардами параметров для ревью продакшн-кода — это безрассудство. Большинство систем находятся где-то посередине, и именно здесь в игру вступает роутинг моделей (маршрутизация запросов).
Тратьте токены там, где они действительно важны.
Стоимость использования больших языковых моделей (LLM) растет линейно в зависимости от объема запросов. Система, обрабатывающая 10 000 запросов в день по цене $0,01 за запрос, обходится в $100 ежедневно — это $365 в год. В корпоративном масштабе эта сумма превышает $10 000.
Выберите самый простой работающий паттерн.
Системы с одной моделью просты. Системы с несколькими моделями мощны. Сложность заключается не в выборе моделей, а в проектировании архитектуры, которая ими управляет.
