Глибоке занурення в Open Knowledge Format (OKF), оркестрацію ШІ-агентів, архітектуру MACH та продуктивність розробників.
Архітектура генеративного серверного інтерфейсу на базі Model Context Protocol (MCP) з використанням типізованих JSON-схем, ізольованого рендерингу на клієнті та двонаправлених циклів дій.
Детальний посібник із впровадження продуктового AI Governance у фронтенд Next.js, включаючи клієнтський DLP, очищення виводу OWASP LLM, підпис походження C2PA відповідно до EU AI Act та телеметрію аудиту.
Як OKF v0.2 вирішує завдання довіри агентів, походження даних, рівнів надійності, застарівання та завірених обчислень у графах знань AI.
Архітектура мультиагентних LLM-графів із збереженням стану, власними каналами стану, умовною маршрутизацією, перевіркою людиною та потоковими відповідями в Next.js.
Зрозумілий посібник про те, як ШІ представляє значення у вигляді просторових координат, як працює косинусна схожість і трюк Normalize-then-Dot.
Глибоке занурення в запуск та адаптацію LLM безпосередньо в пісочниці браузера. Мы об'єднуємо StackBlitz WebContainers із WebGPU та LoRA для створення безкоштовної приватної AI-пісочниці.
Практичний посібник зі створення та захисту користувацьких серверів MCP для безпечного підключення корпоративних даних до агентів-розробників ШІ.
Практичний посібник із побудови промилового рівня маршрутизації LLM з автоматичним переключенням при відмові (failover), резервними моделями та валідацією структурованого виводу за допомогою Zod та Vercel AI SDK.
Один лише векторний пошук не вирішує проблему збирання контексту для ШІ-агентів. Розповідаю, як я структурував документацію репозиторію у вигляді графа markdown за допомогою специфікації OKF.