Зміст гайду
Практикум: Автономні AI-агенти на Open-Source стеку та безкоштовних API
Якщо ви хочете зібрати ШІ-агента, перше питання зазвичай не «яку архітектуру вибрати», а «з чого взагалі почати і що мені потрібно».
Гайд доступний для підписників AI-Бази
Отримайте повний доступ до цього практичного гайду, готових конфігурацій та термінальних скриптів.
Пов'язані матеріали екосистеми
Дізнайтеся більше про практичну реалізацію, термінологію та інструменти
Частина II. Архітектура ШІ-агентів: від моделі до пам'яті та інструментів
Глибоке інженерне занурення: токенізація, KV-кеш, детермінізм семплінгу, тренувальний стек, квантування, контекстна інженерія, стек безпеки, виробничий RAG, ReAct та мультиагентні swarm-системи.
10 GitHub-репозиторіїв, які допоможуть стати AI-інженером за 90 днів
Стати AI-інженером сьогодні — це не лише про моделі та промпти. Більша частина реальної роботи будується навколо агентів, RAG-систем, оркестрації (orchestration), векторних баз даних (vector databases) та AI-інфраструктури.
MCP (Model Context Protocol)
Відкритий стандарт від Anthropic на базі JSON-RPC 2.0 для уніфікованого двостороннього підключення AI-асистентів до зовнішніх інструментів, баз даних і системного оточення.
MCP Server
Програмний сервіс або фоновий процес, що реалізує специфікацію MCP і надає зовнішнім AI-клієнтам стандартизований доступ до виконання функцій, читання ресурсів і шаблонів промптів.
OpenCode: у 30 разів більше використання DeepSeek за ту саму ціну
Співзасновник OpenCode Дакс заявив, що команда підвищила ефективність використання DeepSeek: тепер $10 дають обсяг, який раніше коштував $300.
Чотири поради щодо резюме від керівника напрямку прикладного ШІ в OpenAI
Керівник напрямку прикладної розробки ШІ в OpenAI Вульфі Бейн назвав чотири ключові правила резюме: стислість, релевантність, акцент на результатах і правильний порядок досягнень.