Snabbare LLM-inferens utan kvalitetsförlust – en praktisk guide
Ett modell med 70 miljarder parametrar (70B) genererar en token per framåtriktad passering (forward pass), och vid varje passering laddas vikterna in från VRAM, uppmärksamheten beräknas över kontexten och minnet synkroniseras. Mellan tokenerna sitter GPU:n idle medan den väntar på att sekventiella beroenden ska lösas.
40 % av pilotprojekten för flera agenter misslyckas. Så här väljer du rätt orkestreringsmönster – och undviker de som fallerar.
Enkelt agenter-baserade AI-system nådde sin topp 2025 — du gav en LLM en prompt, några verktyg och ett mål, och den klarade sig rimligt bra på begränsade uppgifter.
Specen som källa till sanningen, inte ett sidodokument.
Specdriven utveckling är en av de idéer som mjukvarutekniker har vänt sig till tidigare och sedan lagt åt sidan när insatsen inte längre gav avkastning.
Specifikationer som källa till sanning, eller långsam ceremoni?
Spec-driven development (SDD) inledde 2026 som det seriösa alternativet för utvecklare som ville motverka drift i “vibe coding”.
Håll avsikten nära koden.
Beslutsprotokoll är den saknas minneslagret i AI-assisterad mjukvaruutveckling. De fångar inte bara vad som byggdes, utan varför — och den skillnaden blir avgörande när AI-verktyg skriver din kod.
A2A är inte död. Det är bara inte universellt.
Google:s Agent2Agent-protokoll, oftast förkortat A2A, hade ett konstigt första år.
Pålitliga pollingmönster för AI-agenter.
Pollningsagenter är en av de minst glamourösa delarna av arkitekturen för AI-assistenter, men de är också en av de mest användbara.
MCP ger agenter verktyg. A2A ger agenter kollegor.
AI-agentarkitektur börjar delas upp i två lager.
A2A gör agenter till nätverksnoder.
A2A-protokollet, förkortat för Agent2Agent Protocol, är en öppen standard för kommunikation mellan oberoende AI-agent-system.
Hur seriösa assistenter faktiskt byggs.
Ett produktionsklart AI-assistent-system är inte bara “en LLM med en prompt”. Det är ett system som tar emot intentioner, behåller tillstånd, beslutar när det ska hämta information eller utföra handlingar, och exponerar tillräckligt med detaljer om körningen för att kunna felsöka misslyckanden.
Sluta tolka stämningar. Validera kontrakt.
De flesta tutorials om “strukturerad utdata” från stora språkmodeller (LLM) är oseriösa. De lägger upp det som att du ska be artigt om JSON och sedan hoppas att modellen beter sig. Det är inte validering. Det är optimisme med klammermärken.
Referens för agensbaserad LLM-tuning
Denna sida är en praktisk referens för justering av agentic LLM-inferens (temperatur, top_p, top_k, strafftermer och hur de samverkar i flerstegs- och verktygstäta arbetsflöden).
Skapa Claude-färdigheter som klarar av verkligt arbete
De flesta team missbrukar Claude Skills på ett av två sätt. De antingen gör SKILL.md till en soptipp, eller så kliver de aldrig upp från att kopiera och klistra in jättelika promptar.
Agentbaserad kodning, nu med lokala modellbackends.
Claude Code är inte bara autocomplete med bättre marknadsföring. Det är ett agentic-kodverktyg: det läser din kodbas, redigerar filer, kör kommandon och integreras med dina utvecklingsverktyg.
Servera öppna modeller snabbt med SGLang.
SGLang är ett högpresterande ramverk för servering av stora språkmodeller och multimodala modeller, byggt för att leverera inferens med låg latens och hög genomströmning över allt från en enda GPU till distribuerade kluster.
Byt lokala LLM:ar utan att ändra klienterna.
Snart kastar du mellan vLLM, llama.cpp och mer – varje stack på sin egen port. Allt nedströms vill fortfarande ha en enda bas-URL /v1; annars fortsätter du att shuffla med portar, profiler och skript för enskilda fall. llama-swap är /v1-proxyn som ligger framför dessa stackar.
