Selfhosting

Porównanie wtyczek SEO do WordPressa: od Yoasta po Local AI

Porównanie wtyczek SEO do WordPressa: od Yoasta po Local AI

Wtyczki SEO do WordPressa, Yoast i lokalne AI

Rozszerzenia WordPress do SEO dodają warstwę metadanych, map witryny, schematów i warstwę AI nad rdzeniem WordPressa, a w 2026 roku warstwa ta obejmuje rozszerzenia, które wykonują wnioskowanie (inference) na własnym sprzęcie.

Samodzielnie hostowane systemy zaawansowanych badań: porównanie 12 narzędzi

Samodzielnie hostowane systemy zaawansowanych badań: porównanie 12 narzędzi

Autonomiczni agenci hostowani samodzielnie, badający w zakresie wykraczającym poza wyszukiwanie

Deep Research stał się samodzielną kategorią oprogramowania, a nie tylko modelem skierowanym na pole wyszukiwania. Ten artykuł porównuje dwanaście systemów hostowanych samodzielnie oraz architektury badawcze za nimi stojące.

Mnemosyne dla agenta Hermesa: szybki start z lokalną pamięcią

Mnemosyne dla agenta Hermesa: szybki start z lokalną pamięcią

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.

Samowzmacniające pętle pamięci w agentach AI: przyczyny i rozwiązania

Samowzmacniające pętle pamięci w agentach AI: przyczyny i rozwiązania

„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.

Jak bezpiecznie przenieść się z OpenClaw na Hermesa Agent

Jak bezpiecznie przenieść się z OpenClaw na Hermesa Agent

Bezpieczne przełączenie wykraczające poza jednostronicowy import

Migracja asystenta AI to nie to samo co kopiowanie konfiguracji aplikacji. Trudnością jest zachowanie tożsamości, pamięci, zachowania narzędzi, zaplanowanych prac oraz dostępu do komunikacji, tak aby dwie bramki (gateways) nie działały jako ta sama botka.

llama.cpp a Ollama w 2026 r.: który runtime powinien wybrać?

llama.cpp a Ollama w 2026 r.: który runtime powinien wybrać?

„Gdy llama-server wyprzedza Ollamę”

Ollama i llama.cpp są często porównywane tak, jakby były rywalizującymi silnikami inferencji. Rzeczywisty wybór polega na decyzji między zarządzaną usługą modeli a zestawem narzędzi, który obsługujesz bezpośrednio.

KV Cache na GPU z 16 GB pamięci: jak realnie zmieścić długi kontekst

KV Cache na GPU z 16 GB pamięci: jak realnie zmieścić długi kontekst

Dlaczego kontekst 128K zawodzi na 16 GB

Model może reklamować okno kontekstowe 128K i mimo to zawiedzie przy 40K tokenach na karcie GPU 16 GB. Architektoniczny limit nigdy nie gwarantował, że wagi, cache KV, bufora obliczeniowe i kompozytor pulpitu zmieszczą się jednocześnie na Twojej karcie.

Grawitacja danych: prawdziwa koszt strategii API-first w sztucznej inteligencji

Grawitacja danych: prawdziwa koszt strategii API-first w sztucznej inteligencji

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.

Syncthing File Sync dla samodzielnie hostowanych systemów wiedzy

Syncthing File Sync dla samodzielnie hostowanych systemów wiedzy

Przesyłanie danych lokalnych w trybie prywatnym

Syncthing synchronizuje pliki między urządzeniami, które kontrolujesz, co czyni go jednym z najbardziej praktycznych narzędzi w infrastrukturze samohostowanej wiedzy, pozwalającej uniknąć zależności od usług chmurowych.

GPU dla sztucznej inteligencji w 2026 roku: porównanie NVIDIA, AMD i Intela

GPU dla sztucznej inteligencji w 2026 roku: porównanie NVIDIA, AMD i Intela

Porównanie GPU AI trzech dostawców

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).

Agent Hermes: konfiguracja bezserwerowa + zdalny pulpit

Agent Hermes: konfiguracja bezserwerowa + zdalny pulpit

Serwer Headless Hermes z dostępem do zdalnego pulpitu

Uruchamianie Hermes Agent na serwerze headless (bez interfejsu graficznego) z jednoczesnym połączeniem klienta desktopowego z innego komputera wymaga uruchomienia dwóch procesów po stronie serwera oraz jednego połączenia klienckiego.