Lokalna pamięć Hermesa z kontrolowanym zapisem.
Mnemosyne to lokalny dostawca pamięci dla Hermes Agent, przechowujący pamięć roboczą, strukturę faktów, dane czasowe oraz historię epizodyczną w lokalnym pliku SQLite — bez usługi hostowanej, bez obowiązkowych połączeń z siecią i z niezwykle szczegółową kontrolą nad zapisem.
„Gdy zapamiętane wnioski stają się nowymi dowodami.”
Trwała pamięć zmienia agenta z narzędzia, które wymaga ciągłego wyjaśniania kontekstu, w taki, który przenosi go do kolejnych etapów — ale otwiera tryb awarii, którego chat bezstanowy (stateless) unika: interpretacja może stać się wspomnieniem, zostać odzyskana jako fakt i uzasadnić silniejszą wersję samą siebie.
Brak stanu odrzucenia. Oto obejście.
Agent, który sześć miesięcy temu zaproponował i wdrożył „przeniesienie trwałego przechowywania do wspólnej biblioteki”, z przyjemnością zaproponuje to samo następnego kwartału, chyba że coś trwałego powie mu, iż ten pomysł został już przeanalizowany i odrzucony – a OpenSpec obecnie nie ma wbudowanego mechanizmu do śledzenia takiego stanu.
Specyfikacje jako delty, nie 40-stronicowy PRD.
OpenSpec to darmowe, otwartoźródłowe narzędzie CLI od Fission AI, które pozwala Tobie i Twojemu agentowi programistycznemu uzgodnić zmiany w prostym Markdownie, zanim napisany zostanie jakikolwiek kod, bez fazy ceremonii charakterystycznej dla ciężkich, spec-driven frameworków.
Co nadejdzie po LLM-ach? Era post-transformerowa.
Hype wokół AI podąża za pewnym rytmem: mniej więcej co trzy lata architektura, na którą wszyscy stawiają, zostaje wypierana przez coś nowszego. Kolejna zmiana już kształtuje się w laboratoriach badawczych.
Narzucone umiejętności SDD, instalowane jedną komendą.
Superpowers spakowuje pełną metodologię opartą na specyfikacjach w instalowalne umiejętności Claude Skills, egzekwując burzę mózgów, planowanie, implementację sterowaną subagentami oraz rygorystyczne TDD, zamiast pozostawiać tę strukturę do Twojej dyspozycji.
Dlaczego Twoje AI stacki stają się coraz trudniejsze do zmiany co miesiąc.
Każde wywołanie API sprawia wrażenie prostej transakcji – dopóki nie zgromadzi się ich wystarczająco dużo, aby Twoje dane do fine-tuning, narzędzia do ewaluacji oraz schematy narzędzi nie zostały ukształtowane wokół jednego dostawcy, a zmiana nie przestała być jedynie zmianą routingu.
Zapobiegaj odchyleniom agentów AI od specyfikacji, testów i kodu.
Agenci kodujący z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) szybkodostarczają funkcje, ale specyfikacje, testy i kod cicho się od siebie oddalają. Ten przewodnik omawia model śledzenia (traceability), mapowanie specyfikacji na testy oraz kodu, a także sprawdzenia CI, które wychwytują rozbieżności przed scaleniem (merge).
Zapobiegaj kaskadowym awariom w mikroserwisach Go.
Breaker obwodowy (circuit breaker) zapobiega Twojej usłudze Go w wywieraniu presji na awaryjną zależność, co zapobiega kaskadowym awariom, które pochłaniają gorutyny, gniazda i pamięć, aż do całkowitego załamania całego systemu.
Głębokość procesu, a nie najlepsze narzędzie, wobec przenośności.
Programiści porównujący wdrożenia Spec-Driven Development (SDD) w 2026 roku zwykle nie pytają, który model jest najbystrzejszy. Pytają, który przepływ pracy utrzyma agenta AI na właściwych torach, nie obciążając ich nadmierną biurokracją.
Pięć faz od intencji po zweryfikowany kod.
Rozwój oparty na specyfikacjach (Spec-Driven Development, SDD) działa, gdy specyfikacja jest procesem, a nie dokumentem, który archiwizujemy po spotkaniu kick-off. Chodzi nie o to, aby wyprodukować obszerny dokument wymagań produktu.
Bezpieczeństwo protokołu określa, kto może podejmować działania, a nie model.
Iniekcja promptów przyciąga większość uwagi w zakresie bezpieczeństwa systemów LLM i zasługuje na nią, ale nie jest jedynym problemem, gdy agenty zaczynają korzystać z narzędzi i delegować zadania innym agentom.
Długotrwałe zadania A2A trwają dłużej niż sesje czatu.
Większość demonstracji agentów AI nadal zachowuje się jak ukończenia czatu z dodatkowymi krokami: wysyłasz prompt, czekasz kilka sekund i otrzymujesz odpowiedź w jednej wiadomości.
40% pilotów wieloagentowych kończy się niepowodzeniem. Oto jak wybrać odpowiedni wzorzec orkiestracji – i uniknąć tych, które się zawalają.
Systemy AI oparte na pojedynczym agencie osiągnęły szczyt w 2025 roku — podawałeś jeden model językowy (LLM), kilka narzędzi i cel, a on справiał się z umiarkowanym powodzeniem w zadaniach o ograniczonym zakresie.
Zapisz zdarzenie wraz z danymi. Nigdy ich nie rozdzielaj.
Dwa operacje zapisu, które powinny zostać wykonane wspólnie, w końcu niepowodzą się osobno.
Twój serwis zamówień zapisuje zamówienie w bazie danych, a następnie publikuje zdarzenie order.created w brokerze wiadomości.
Kontekst w Go służy do sterowania przepływem sterowania, a nie do przechowywania danych.
Interfejs context.Context w języku Go jest wystarczająco prosty, by można go było użyć błędnie — i to właśnie jest problem.
