Разбираем методику оценки стоимости работы AI-агента: от стоимости токенов и вызовов API до времени выполнения и затрат на инфраструктуру. Практический...
Tool calling — ключевой механизм для AI-агентов, но он ломается при смене модели или обновлении API. Разбираем, как собрать набор...
Практическая схема тестирования LLM-инструментов перед релизом: сценарии, проверка аргументов, метрики выбора функций, повторные прогоны и безопасный CI без выполнения реальных...
Пошаговое руководство по настройке MCP-сервера для работы с PostgreSQL: установка, конфигурация, ограничения безопасности и практические примеры запросов через AI-агентов.
MCP-серверы открывают прямой доступ к файлам, базам данных и API. Вместе с удобством приходит риск утечки контекста — когда агент...
Разбираем практические методы оценки стабильности контекста у LLM-агентов. Анализируем метрики деградации памяти, проблемы «забывания» в длинных сессиях, бенчмарки и подходы...
Разбираем, как настроить автоматический анализ PR через языковые модели в GitHub Actions, защитить пайплайн от лимитов токенов и фильтровать шумные...
Разбираем, как встроить языковые модели в GitHub Actions для автоматического ревью кода, избежать спама ложными срабатываниями и настроить фильтрацию diff...
Разбираем, как длинный контекст в LLM-агентах подвергается деградации, почему стандартные тесты не видят «забывания» инструкций и какие метрики помогают измерить...
Разбираем внутреннюю архитектуру кеширования контекста в Ollama, настраиваем параметры KV-cache для автономных агентов и замеряем реальное ускорение генерации при многошаговых...
Разбираемся, что такое монография, чем она отличается от диссертации и на каком этапе научной карьеры стоит заказывать её написание. Рекламный...
Разбираем, какие бенчмарки действительно показывают способности AI-агентов, как интерпретировать результаты и на что обращать внимание при выборе модели для агентных...
