Глубокое погружение в Open Knowledge Format (OKF), оркестрацию ИИ-агентов, архитектуру MACH и продуктивность разработчиков.
Архитектура генеративного серверного интерфейса поверх Model Context Protocol (MCP) с использованием типизированных JSON-схем, изолированного рендеринга на клиенте и двунаправленных циклов действий.
Подробное руководство по внедрению продуктового AI Governance во фронтенд Next.js, включая клиентский DLP, очистку вывода OWASP LLM, подпись происхождения C2PA по закону EU AI Act и телеметрию аудита.
Как OKF v0.2 решает задачи доверия агентов, происхождения данных, уровней надежности, устаревания и заверенных вычислений в графах знаний ИИ.
Архитектура мультиагентных LLM-графов с сохранением состояния, пользовательскими каналами состояния, условной маршрутизацией, проверкой человеком и потоковым ответом в Next.js.
Понятное руководство о том, как ИИ представляет смысл в виде пространственных координат, как работает косинусное сходство и трюк Normalize-then-Dot.
Глубокое погружение в запуск и адаптацию LLM прямо в песочнице браузера. Мы объединяем StackBlitz WebContainers с WebGPU и LoRA для создания бесплатной приватной AI-песочницы.
Практическое руководство по созданию и защите пользовательских серверов MCP для безопасного подключения корпоративных данных к агентам-разработчикам ИИ.
Практическое руководство по созданию промышленного уровня маршрутизации LLM с автоматическим переключением при отказе (failover), резервными моделями и валидацией структурированного вывода с помощью Zod и Vercel AI SDK.
Один лишь векторный поиск не решает проблему сборки контекста для ИИ-агентов. Рассказываю, как я структурировал документацию репозитория в виде графа markdown с помощью спецификации OKF.