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.
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.
Använd token där de verkligen spelar roll.
Kostnader för stora språkmodeller (LLM) ökar linjärt med användningen. Ett system som bearbetar 10 000 förfrågningar per dag till $0,01 per förfrågan kostar $100 dagligen – vilket innebär $365 per år. I enterprise-skala blir det mer än $10 000.
Kontrollera risken, inte bara modellen.
LLM:er är oförutsägbara. De hallucinerar, läcker data, genererar skadligt innehåll eller vägrar legitima begäran. Skyddsnät begränsar modellens beteende utan att offra kapacitet.
Rätt modell för rätt uppgift.
Att köra en modell med 70 miljarder parametrar för att sammanfatta ett 200-ord långt e-postmeddelande är slöseri. Att köra en 3-miljarders modell för att granskas produktionskod är slarvigt. De flesta system hamnar någonstans emellan — och det är här modellruttning kommer in i bilden.
Välj det enklaste mönster som fungerar.
Enkelmodellsystem är enkla. Multimodellsystem är kraftfulla. Utmaningen ligger inte i att välja modeller, utan i att designa arkitekturen som dirigerar dem.
Arbets-, strukturerat och hämtat minne för assistenter.
Minne förvandlar assistenter från reaktiva till bestående, men det är också där många system tyst förfaller. Undersökningar hävdar att uppdelningen mellan kort- och långtidsminne inte längre räcker för modern agentminne; OpenAI och LangGraph SDK:er pekar på en enklare stack — arbetsminne, bestående tillstånd och hämtning.
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.
AI förändrar kunskaps hanteringen, inte dess syfte.
AI ersätter inte kunskapsstyrning; den förändrar dess form för både individer och team.
Stjärnor, tokens, nedladdningar – vinner verkligen någon?
Open-source-ram för AI-agenter exploderar i popularitet på GitHub. Två projekt som ligger i kärnan av ekosystemet för självhushållande AI-system — OpenClaw och Hermes Agent — har dragit så långt ifrån att resten av fältet slåss om en fjärran tredjeplats.
MTP jämfört med standarddekodning på RTX 4080 — verkliga benchmarkresultat
Jag testade prestandan för spekulativ dekodning (Multi-Token Prediction, MTP) i Qwen 3.6 27B och 35B på en RTX 4080 med 16 GB VRAM.
Frigör VRAM utan att stoppa llama-server.
Routerläge för llama.cpp är en av de mest användbara förändringarna i llama-server på flera år. Det ger slutligen lokala aktörer av LLM (Large Language Models) något som liknar modellhanteringsupplevelsen som man förväntar sig från Ollama, samtidigt som det behåller den råa prestanda och den lågnivåkontroll som gör llama.cpp värd att använda i första hand.
