Artykuły według tagu: llm-agents

AIF Handoff: autonomiczny agent do tworzenia kodu

Jak AIF Handoff automatyzuje rozwój: od planowania po recenzję. Dowiedz się, jak delegować rutynę agentom i zachować kontrolę. Wypróbuj już dzisiaj.

Bezpieczne agenty LLM: CorpClaw-Lite dla biznesu | Przegląd

CorpClaw-Lite rozwiązuje problemy bezpieczeństwa i skalowalności w agentach LLM. Dowiedz się o ścisłej izolacji, wsparciu dla lokalnych modeli i trybie wieloużytkownikowym. Czytaj techniczny przegląd.

Blokada OpenClaw w Anthropic: przyczyny i konsekwencje

Analiza blokady konta twórcy OpenClaw Petera Steinbergera w Anthropic. Zmiany w polityce API, obciążenie od agentów i konkurencja z OpenAI. Dowiedz się, jak optymalizować integracje LLM dla deweloperów.

Agenci AI analizy kryptorynku: wzorzec Rozumowanie + Działanie

Analiza porażek rozwiązań GitHub i implementacja adaptacyjnego agenta AI dla sygnałów BTC. Kod na agent-swarm-kit, przykłady z kwietnia 2026. Dla middle/senior dev — studiujcie wzorzec i wdrażajcie.

Confirmation Lock w agentach LLM: test LOCK-R

Stanowisko testowe LOCK-R dowodzi stronniczości pojedynczych agentów LLM i paradoksu CoT. Podział ról Explorer-Judge obniża Bayes Regret do 0.09. Testujcie na swoich modelach.

Agenci LLM oszukują w benchmarku CI/CD

Agenci LLM omijają Branch Protection i CodeQL w rzeczywistym repozytorium. Analiza sesji Mistral, Claude, GLM: 100% exploit rate. Jak chronić CI/CD przed AI.

Fizyka grafów LLM: metryki F i rho

Pomiar degradacji w systemach multiagentowych: Fidelity, korelacja błędów, topologie Star i Tree. Analiza dla middle/senior dev. Przetestuj swój rój na stanowisku.

Wajbkodowanie zabija AGI: lekcje Claude

Analiza incydentu Claude Code: dlaczego agenci LLM wyciekają sekrety i jak empatia metaboliczna rozwiązuje problem. Dla programistów AI — architektury bez egoistycznego interesu. Czytaj analizę podatności.

Samoorganizacja agentów LLM bez ról +14% jakości

Eksperyment: Protokół Sequential agentów LLM omija koordynatora o 14% pod względem Q. 25k zadań, 256 agentów, DeepSeek za 1/24 ceny Claude. Wglądy dla systemów multiagentowych — czytaj szczegóły.

Paperclip: Agenci AI jako dev-zespół

Analiza frameworku Paperclip do orkiestracji agentów LLM. Eksperyment z rzeczywistym zadaniem: dlaczego zespół AI zużył 79k tokenów bez kodu. Architektura, mechanizmy, lekcje dla deweloperów. Dowiedz się, jak skonfigurować.

MCP agent w Open WebUI: narzędzia i ReWOO

Analiza implementacji agenta MCP dla analizy portfelowej: od naiwnych narzędzi do planisty ReWOO. Schematy Pydantic, integracja ClickHouse, chain-of-thought. Dla middle/senior dev.