Llm

Większość sesji w Claude Code spowalnia i staje się nieczytelna z tego samego powodu: każde eksploracyjne użycie grep, każdy zrzut logów oraz każde „sprawdzę jeszcze jeden plik” pozostaje w głównej konwersacji na stałe.

Ollama to jeden z najprostszych sposobów na uruchomienie lokalnego modelu językowego, jednak wygoda może ukrywać moment, w którym lokalny eksperyment staje się współdzieloną usługą inferencyjną wymagającą lepszego planowania zadań i obserwowalności.

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).

Baza Wiedzy LLM (LLM Wiki) zawodzi, gdy stare fakty pozostają wiarygodne, sprzeczności stają się dopracowane, a generowane streszczenia odbiegają od swoich źródeł.

Krajobraz sprzętu do sztucznej inteligencji uległ znaczącej zmianie w 2026 roku, przy czym NVIDIA, AMD i Intel rywalizują o deweloperów potrzebujących kart graficznych (GPU) zdolnych do uruchamiania lokalnie dużych modeli językowych (LLM) oraz obciążeń wnioskowania (inference).

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.

Większość demonstracji agentów AI nadal zachowuje się jak ukończenia czatu z dodatkowymi krokami: wysyłasz prompt, czekasz kilka sekund i otrzymujesz odpowiedź w jednej wiadomości.

Model o 70 mld parametrów generuje jeden token w jednym przebiegu przodowym (forward pass), przy czym każda taka operacja powoduje ponowne wczytywanie wag z pamięci VRAM, obliczanie mechanizmu uwagi na całym kontekście oraz synchronizację pamięci. W odstępach między tokenami GPU pozostaje nieczynne, czekając na wyznaczenie zależności sekwencyjnych.

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.

Spec-Driven Development weszło w 2026 rok jako poważna odpowiedź deweloperów na dryf w vibe codingu.

Pierwszy rok protokołu Agent2Agent Google (zazwyczaj skracanego do A2A) był dość niezwykły.

Agenci pollingowi to jedna z najmniej glamour części architektury asystentów AI, ale jednocześnie jedna z najbardziej przydatnych.

Architektura agentów AI zaczyna dzielić się na dwie warstwy.

Protokół A2A, skrótem od Agent2Agent Protocol, to otwarty standard komunikacji między niezależnymi systemami agentów AI.

Design decisions for production LLM systems — routing, cost, guardrails, and multi-model orchestration. The layer between running models and building reliable AI applications.

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.