Głębia procesu versus przenośność, a nie najlepsze narzędzie.
Deweloperzy porównujący konfiguracje oparte na Spec-Driven Development (SDD) w 2026 roku zazwyczaj nie pytają, który model jest najinteligentniejszy. Pytają, który przepływ pracy utrzyma agenta AI w zgodzie z celami, nie przytłaczając ich zbędną ceremonią.
Pięć etapów od intencji do zweryfikowanego kodu.
Rozwój napędzany specyfikacjami (Spec-Driven Development) działa skutecznie, gdy specyfikacja jest przepływem pracy, a nie dokumentem, który archiwizuje się po fazie wstępnej. Chodzi o to, by nie tworzyć wielkiego dokumentu z wymaganiami produktu.
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.
Szybsza inferencja LLM bez utraty jakości – praktyczny przewodnik
Model o pojemności 70B generuje jeden token w jednym przepływie w przód (forward pass), a każdy przepływ ponownie ładuje wagi z pamięci VRAM, oblicza uwagę (attention) w całym kontekście i synchronizuje pamięć. W czasie między tokenami GPU pozostaje bezczynny, czekając na rozstrzygnięcie sekwencyjnych zależności.
40% pilotów wieloagentowych kończy się niepowodzeniem. Oto jak wybrać odpowiedni wzorzec orkiestracji – i uniknąć tych, które się zawalają.
Systemy AI oparte na pojedynczym agencie osiągnęły szczyt w 2025 roku — podawałeś jeden model językowy (LLM), kilka narzędzi i cel, a on справiał się z umiarkowanym powodzeniem w zadaniach o ograniczonym zakresie.
Specyfikacja jako źródło prawdy, a nie dokument dodatkowy.
Rozwój napędzany specyfikacjami (Spec-Driven Development) to jedna z tych idei, do których programiści sięgali wcześniej, a następnie odkładali na bok, gdy wysiłki przestawały przynosić wymierne korzyści.
Specyfikacje jako źródło prawdy czy powolny rytuał?
Spec-Driven Development weszła w 2026 rok jako poważna odpowiedź programistów na dryf związany z vibe codingiem.
Trzymaj intencję blisko kodu.
Rejestr decyzji to brakujący warstwę pamięci w asystowanym przez AI programowaniu. Zapisują one nie tylko to, co zostało zbudowane, ale także dlaczego – a ta różnica staje się krytyczna, gdy narzędzia AI tworzą Twój kod.
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 zapewnia agentom narzędzia. A2A zapewnia agentom współpracujących partnerów.
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.
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.
Przestań polegać na intuicji. Waliduj kontrakty.
Większość tutoriali dotyczących „strukturyzowanego wyjścia” (structured output) w LLM jest nieodpowiedzialna. Uczą, jak grzecznie poprosić o JSON, a potem liczą, że model zachowa się poprawnie. To nie jest walidacja. To optymizm z nawiasami klamrowymi.
Referencje dotyczące dostrojenia agencji LLM
Ta strona stanowi praktyczny przewodnik do dostrajania wnioskowania agenticznego LLM (temperatura, top_p, top_k, kary i ich wzajemne oddziaływania w wieloetapowych przepływach pracy oraz w scenariuszach intensywnie wykorzystujących narzędzia).
Twórz umiejętności Claude, które przetrwają w prawdziwej pracy.
Większość zespołów nadużywa Claude Skills na jeden z dwóch sposobów. Albo zamieniają plik SKILL.md w kosz na wszystko, albo nigdy nie odchodzi od ogromnych, skopiowanych promptów.
