Tag: ai-agents
20 postów
Od create-react-app do create-ai-app: Nowy standard dla aplikacji AI
W 2016 roku create-react-app ustandaryzował budowanie frontendów. W 2026 roku aplikacje AI potrzebują tego samego momentu — i jest już tutaj.
AGENTS.md: Jak przygotować repozytorium dla agentów AI (Copilot, Cursor, Codex, Claude Code)
Każde narzędzie AI do kodowania czyta Twoje repozytorium inaczej. Sprawdź, jak AGENTS.md — wschodzący standard — daje im potrzebny kontekst.
Od zera do produkcyjnego agenta AI w 30 minut — szablon full-stack z 5 frameworkami AI
Krok po kroku: konfigurator webowy, wybierz preset, wybierz framework AI, skonfiguruj 75+ opcji, docker-compose up — dzialajaca produkcyjna aplikacja AI.
Zbuduj AI PR Reviewer z 3 rownoleglymi subagentami w Pythonie
Kontrola bezpieczenstwa, stylu i wydajnosci w 30 sekund — uzywajac pydantic-deepagents do rownoleglego uruchamiania 3 wyspecjalizowanych subagentow na git diff.
Tau-Bench: Testowanie agentów AI tam, gdzie to naprawdę ma znaczenie - obsługa klienta
Tau-Bench od Sierra umieszcza agentów AI w realistycznych scenariuszach obsługi klienta z symulowanymi użytkownikami, politykami domeny i prawdziwymi bazami danych. Oto jak działa, jak jest oceniany i co zmienia Tau-squared.
Czego sie nauczylem na PyAI Conf w San Francisco — tam, gdzie Python spotyka produkcyjnych AI agentow
Jednodniowa relacja z PyAI Conf: panel z tworcami Pythona, Pydantic, FastAPI i FastMCP, rozmowy na korytarzach o agentach w produkcji i trzy rzeczy, ktore zabieram do domu.
BrowseComp: Benchmark, który testuje co agenci AI potrafią naprawdę znaleźć
BrowseComp od OpenAI odwraca tradycyjne benchmarki do góry nogami - pytania łatwo zweryfikować, ale brutalnie trudno rozwiązać. Oto dlaczego ma to znaczenie dla rozwoju agentów AI.
GPT-5.4 jest tutaj — co to oznacza dla tworcow agentow AI
OpenAI wypuscilo GPT-5.4 z natywnym computer use, kontekstem 1M tokenow, tool search i najlepszymi wynikami w kodowaniu. Oto co ma znaczenie dla zespolow budujacych agenty AI w produkcji.
Zbudowaliśmy webowy konfigurator aplikacji AI Agent — 75+ opcji, pobierz jako ZIP
246 plików szablonów, 5 frameworków AI, renderowanie po stronie klienta z Nunjucks — zero serwera, wszystko w przeglądarce.
Wykonywanie kodu w chmurze poniżej 90ms: Jak Daytona zastąpiła Docker w naszym stacku AI agentów
Cold start Dockera kosztuje 2-5 sekund na sandbox. Daytona robi to w mniej niż 90ms — oto jak zintegrowaliśmy ją z pydantic-ai-backend.
Budujemy open-source'ową alternatywę Claude Code w Pythonie
Poznaj pydantic-deepagents — 5 modularnych pakietów, 30+ funkcji i terminalowy UX, dzięki któremu agenty kodujące AI działają jak natywne narzędzie deweloperskie.
Pydantic AI vs LangChain dla produkcyjnych agentów AI (2026)
Praktyczne porównanie Pydantic AI i LangChain do budowy produkcyjnych agentów AI. Bezpieczeństwo typów, streaming, wstrzykiwanie zależności i realne kompromisy.
Jak zbudować pełnostackową aplikację AI z FastAPI i Next.js
Przewodnik krok po kroku do tworzenia produkcyjnej aplikacji AI z backendem FastAPI i frontendem Next.js. Od zera do wdrożenia w 30 minut.
Format edycji Hashline: jak 2-znakowe hasze naprawily edycje plikow przez AI
Jak format edycji hashline zastepuje podatny na bledy str_replace hashami zawartosci o 2 znakach dla niezawodnej edycji plikow przez AI. Wyniki benchmarkow na 16 modelach i nasza implementacja w Pydantic AI.
Predykcyjne AI: Daj swojemu agentowi laboratorium Docker do uruchamiania modeli
Jak zbudować agenta AI, który uruchamia predykcje sklearn w izolowanym sandboxie Docker. Wzorzec environment-as-a-tool, delegacja do sub-agentów i strukturalne wykresy z Pydantic AI.
Dlaczego Twoj agent AI pamięta za duzo (i jak to naprawic)
Kazdy system pamieci przechowuje smieci. Oto jak rozwiazalismy to za pomoca plikowej pamieci trwalej, limitow okna kontekstu i filozofii zapisz natychmiast albo straci.
Strumieniowanie agentów AI w czasie rzeczywistym z WebSockets i FastAPI
Jak zaimplementować strumieniowanie w czasie rzeczywistym dla agentów AI przy użyciu WebSockets w FastAPI. Wyjście token po tokenie, obsługa błędów i wzorce produkcyjne.
Obserwowalnosc agentow AI jest zepsuta. Oto co zbudowalismy zamiast tego.
Standardowe dashboardy nie dzialaja dla sladow LLM. Zbudowalismy asystenta AI, ktory pozwala zadawac pytania o zachowanie agenta w jezyku naturalnym - zapytania w jezyku naturalnym do SQL na danych Logfire.
Planowanie zadan dla agentow AI: zaleznosci, eventy i hierarchiczne listy todo
Dlaczego agenci potrzebuja strukturalnego planowania, jak dzialaja podzadania i wykrywanie cykli, oraz backend PostgreSQL dla wielodostepowych wdrozen produkcyjnych.
Twoj agent AI zapomina wszystko po 50 wiadomosciach. Oto rozwiazanie.
SummarizationProcessor vs SlidingWindowProcessor - dwie strategie utrzymywania pamieci agenta, gdy okno kontekstowe sie zapelnia.
Gotowy, żeby wdrożyć swoją aplikację AI?
Wybierz frameworki, wygeneruj projekt gotowy do produkcji i wdróż. 75+ opcji, jedna komenda, zero długu konfiguracyjnego.