Ograniczaj pracę w toku, a nie tylko ją anuluj.
Nielimitowane rozgałęzienie jest domyślnym trybem awarii współbieżności w Go: każde wyrażenie go to kolejne zadanie w toku, bez limitu i bez właściciela. Ten artykuł dotyczy nadania im obu.
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.
Lokalna pamięć Hermesa z kontrolowanym zapisem.
Mnemosyne to lokalny dostawca pamięci dla Hermes Agent, przechowujący pamięć roboczą, strukturę faktów, dane czasowe oraz historię epizodyczną w lokalnym pliku SQLite — bez usługi hostowanej, bez obowiązkowych połączeń z siecią i z niezwykle szczegółową kontrolą nad zapisem.
„Gdy zapamiętane wnioski stają się nowymi dowodami.”
Trwała pamięć zmienia agenta z narzędzia, które wymaga ciągłego wyjaśniania kontekstu, w taki, który przenosi go do kolejnych etapów — ale otwiera tryb awarii, którego chat bezstanowy (stateless) unika: interpretacja może stać się wspomnieniem, zostać odzyskana jako fakt i uzasadnić silniejszą wersję samą siebie.
Brak stanu odrzucenia. Oto obejście.
Agent, który sześć miesięcy temu zaproponował i wdrożył „przeniesienie trwałego przechowywania do wspólnej biblioteki”, z przyjemnością zaproponuje to samo następnego kwartału, chyba że coś trwałego powie mu, iż ten pomysł został już przeanalizowany i odrzucony – a OpenSpec obecnie nie ma wbudowanego mechanizmu do śledzenia takiego stanu.
Specyfikacje jako delty, nie 40-stronicowy PRD.
OpenSpec to darmowe, otwartoźródłowe narzędzie CLI od Fission AI, które pozwala Tobie i Twojemu agentowi programistycznemu uzgodnić zmiany w prostym Markdownie, zanim napisany zostanie jakikolwiek kod, bez fazy ceremonii charakterystycznej dla ciężkich, spec-driven frameworków.
Co nadejdzie po LLM-ach? Era post-transformerowa.
Hype wokół AI podąża za pewnym rytmem: mniej więcej co trzy lata architektura, na którą wszyscy stawiają, zostaje wypierana przez coś nowszego. Kolejna zmiana już kształtuje się w laboratoriach badawczych.
Wymuszone umiejętności SDD, instalowane jednym poleceniem.
Superpowers to pakiet, który integruje kompletną, specyfikacyjną metodologię programowania w instalowalne Claude Skills, wymuszając burzę mózgów, planowanie, implementację opartą na subagentach oraz rygorystyczne TDD, zamiast pozostawiać tę strukturę Twojej dyscyplinie.
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.
Zapobiegaj odchyleniom agentów AI od specyfikacji, testów i kodu.
Agenci kodujący z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) szybkodostarczają funkcje, ale specyfikacje, testy i kod cicho się od siebie oddalają. Ten przewodnik omawia model śledzenia (traceability), mapowanie specyfikacji na testy oraz kodu, a także sprawdzenia CI, które wychwytują rozbieżności przed scaleniem (merge).
Zapobiegaj kaskadowym awariom w mikroserwisach Go.
Breaker obwodowy (circuit breaker) zapobiega Twojej usłudze Go w wywieraniu presji na awaryjną zależność, co zapobiega kaskadowym awariom, które pochłaniają gorutyny, gniazda i pamięć, aż do całkowitego załamania całego systemu.
Głębokość procesu, a nie przenośność, nie najlepszy narzędzie.
Deweloperzy porównujący konfiguracje Spec-Driven Development (SDD) w 2026 roku zwykle nie pytają, który model jest najmądrzejszy. Pytają, który przepływ pracy utrzyma agenta AI na właściwej ścieżce, nie chowając ich w biurokracji.
Pięć faz od intencji po zweryfikowany kod.
Rozwój oparty na specyfikacjach (Spec-Driven Development, SDD) działa, gdy specyfikacja jest procesem, a nie dokumentem, który archiwizujemy po spotkaniu kick-off. Chodzi nie o to, aby wyprodukować obszerny dokument wymagań produktu.
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.
40% pilotaży z wieloma agentami kończy się porażką. Oto jak wybrać właściwy wzorzec orkiestracji – i uniknąć tych, które się zawadzają.
Systemy AI oparte na pojedynczym agencie osiągnęły szczyt popularności w 2025 roku — wystarczyło podać jednemu LLM-owi prompt, kilka narzędzi i cel, a system radził sobie dość dobrze z ograniczonymi zadaniami.
