Спецификация как источник истины, а не побочный документ
Разработка, управляемая спецификациями, — это одна из тех идей, к которой инженеры-программисты обращались раньше, но от которой отказывались, когда усилия переставали окупаться.
Спецификации как источник истины или медленная церемония?
Спецификация-ориентированная разработка (Spec-Driven Development, SDD) вошла в 2026 год как серьезный ответ разработчиков на дрейф, характерный для вайб-кодинга.
Держите интент рядом с кодом.
Записи решений — это отсутствующий слой памяти в разработке программного обеспечения с помощью ИИ. Они фиксируют не только то, что было создано, но и причины этого — и это различие становится критически важным, когда инструменты ИИ пишут ваш код.
A2A не умер. Он просто не является универсальным.
Первый год протокола Google Agent2Agent, обычно сокращаемого до A2A, выдался странным.
Надёжные шаблоны опроса для ИИ-агентов.
Агенты опроса (Polling agents) — одна из наименее привлекательных частей архитектуры ИИ-ассистентов, но при этом одна из самых полезных.
MCP предоставляет агентам инструменты. A2A предоставляет агентам коллег.
Архитектура AI-агентов начинает разделяться на два слоя.
A2A превращает агентов в одноранговые узлы сети.
Протокол A2A, что расшифровывается как Agent2Agent Protocol (протокол взаимодействия агентов с агентами), представляет собой открытый стандарт для коммуникации между независимыми системами ИИ-агентов.
«Как на самом деле создаются серьезные ассистенты»
Производственная система ИИ-ассистента — это не просто «LLM с промптом». Это система, которая принимает намерения пользователя, поддерживает состояние, принимает решения о том, когда извлекать данные или выполнить действие, и предоставляет достаточную информацию о времени выполнения для отладки сбоев.
Перестаньте полагаться на интуицию. Валидируйте контракты.
Большинство руководств по «структурированному выводу» (structured output) для больших языковых моделей (LLM) не обладают должной серьезностью. Они учат вас вежливо просить модель выдавать JSON и затем надеяться, что она поступит правильно. Это не валидация. Это оптимизм, обернутый в фигурные скобки.
Справочное руководство по настройке агентов LLM
Эта страница представляет собой практическое руководство по настройке агентов на базе LLM (температура, top_p, top_k, штрафы и их взаимодействие в многоступенчатых рабочих процессах с интенсивным использованием инструментов).
Агентное кодирование, теперь с локальными моделями
Claude Code — это не просто автодополнение с лучшей маркетинговой упаковкой. Это агентный инструмент для программирования: он анализирует вашу кодовую базу, редактирует файлы, выполняет команды и интегрируется с вашими инструментами разработки.
Запускайте открытые модели быстро с помощью SGLang.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для развертывания больших языковых и мультимодальных моделей, созданный для обеспечения низколатентного и высокопроизводительного вывода на устройствах от одной GPU до распределенных кластеров.
Горячая замена локальных LLM без изменения клиентов.
Вскоре вы будете жонглировать vLLM, llama.cpp и другими решениями — каждый стек на своем порту. Все downstream-системы все еще хотят один базовый URL /v1; иначе вы постоянно переставляете порты, профили и одноразовые скрипты. llama-swap — это прокси /v1 перед этими стеками.
Что происходит на самом деле при запуске Ultrawork.
Oh My Opencode обещает «виртуальную команду AI-разработчиков» — Сизиф координирует специалистов, задачи выполняются параллельно, а волшебное ключевое слово ultrawork активирует всё это.
Установите Oh My Opencode и ускоряйте разработку.
Oh My Opencode превращает OpenCode в многоагентскую среду для разработки: оркестратор делегирует работу специализированным агентам, которые выполняются параллельно.
Тест LLM OpenCode — статистика по кодированию и точности
Я протестировал, как OpenCode работает с несколькими локальными LLM, запущенными через Ollama и llama.cpp, а для сравнения добавил несколько бесплатных моделей из OpenCode Zen.
