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.
Zapisz zdarzenie wraz z danymi. Nigdy ich nie rozdzielaj.
Dwa operacje zapisu, które powinny zostać wykonane wspólnie, w końcu niepowodzą się osobno.
Twój serwis zamówień zapisuje zamówienie w bazie danych, a następnie publikuje zdarzenie order.created w brokerze wiadomości.
Kontekst w Go to przepływ sterowania, nie miejsce przechowywania.
Golangowy context.Context jest wystarczająco prosty, aby używać go źle — i to właśnie jest problemem.
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.
Zachowaj intencję blisko kodu.
Rekordy decyzji to brakująca warstwa pamięci w rozwoju oprogramowania wspieranym przez AI. Łączą one nie tylko to, co zostało zbudowane, ale i dlaczego — a ta różnica staje się kluczowa, gdy to narzędzia AI piszą Twój kod.
Obsługuj błędy na odpowiedniej granicy.
Obsługa błędów w Go jest łatwa do skrytykowania. Każdy programista Go napisał ten kod setki razy:
Przestań śpij w równoległych testach Go.
Testowanie równoległego kodu w Go zawsze wymagało pewnej dyscypliny. Goroutine są tanie, kanały są proste, a anulowanie kontekstu jest idiomatyczne — pracownicy tła i liczniki pojawiają się wszędzie w rzeczywistych usługach Go.
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.
Tworzenie CQRS w Go bez zbędnych formalności
CQRS to jeden z tych wzorców, który jest często przesadnie promowany, nadmiernie skomplikowany i niekiedy błędnie diagnozowany jako lekarstwo na nudny, zwykły CRUD.
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.
Pamięć robocza, strukturalna i odzyskiwania dla asystentów.
Pamięć zamienia asystentów w systemy trwałych, a nie tylko reaktywnych, ale to właśnie tam wiele systemów cichnie i podlega degradacji. Ankiety wskazują, że podział na pamięć krótkotrwałą i długotrwałą już nie wystarczy dla pamięci nowoczesnych agentów; SDK OpenAI i LangGraph wskazują na prostszy stos — pamięć roboczą, trwały stan i pobieranie danych (retrieval).
