Specyfikacja jako źródło prawdy, a nie dokument poboczny.
Rozwój oparty na specyfikacji to jeden z tych pomysłów, do których inżynierowie oprogramowania sięgali wcześniej, a następnie odkładali na bok, gdy wysiłek przestawał się opłacać.
Specyfikacje jako źródło prawdy czy wolna ceremonia?
Spec-Driven Development weszło w 2026 rok jako poważna odpowiedź deweloperów na dryf w vibe codingu.
Zachowaj intencję blisko kodu.
Rekordy decyzji to brakująca warstwa pamięci w rozwoju oprogramowania wspieranym przez AI. Łączą one nie tylko to, co zostało zbudowane, ale i dlaczego — a ta różnica staje się kluczowa, gdy to narzędzia AI piszą Twój kod.
Obsługuj błędy na właściwej granicy.
Obsługa błędów w Go jest łatwa do krytykowania. Każdy programista Go setki razy pisał ten kod:
Przestań zasypiać podczas współbieżnych testów w Go.
Testowanie kodu Go uruchamianego współbieżnie zawsze wymagało pewnej dyscypliny. Gorutyny są tanie, kanały proste, a anulowanie kontekstu jest idiomsatyczne — pracownicy tła i timery są wszędzie w rzeczywistych usługach Go.
A2A nie umarło. Po prostu nie jest uniwersalne.
Pierwszy rok protokołu Agent2Agent Google (zazwyczaj skracanego do A2A) był dość niezwykły.
Niezawodne wzory oparte na zapytywaniu dla agentów AI.
Agenci pollingowi to jedna z najmniej glamour części architektury asystentów AI, ale jednocześnie jedna z najbardziej przydatnych.
MCP daje agentom narzędzia. A2A daje agentom równe partnerstwo.
Architektura agentów AI zaczyna dzielić się na dwie warstwy.
A2A zamienia agentów w węzły sieciowe.
Protokół A2A, skrótem od Agent2Agent Protocol, to otwarty standard komunikacji między niezależnymi systemami agentów AI.
Tworzenie CQRS w Go bez zbędnych formalności
CQRS to jeden z tych wzorców, który jest często przesadnie promowany, nadmiernie skomplikowany i niekiedy błędnie diagnozowany jako lekarstwo na nudny, zwykły CRUD.
Kontroluj ryzyko, nie tylko model.
Modele językowe (LLM) są nieprzewidywalne. Mogą halucynować, wyciekać dane, generować szkodliwe treści lub odmawiać spełnienia legalnych żądań. Mechanizmy ochronne (guardrails) ograniczają zachowanie modelu, nie tracąc przy tym jego możliwości.
Pamięć robocza, strukturalna i odzyskiwania dla asystentów.
Pamięć zamienia asystentów w systemy trwałych, a nie tylko reaktywnych, ale to właśnie tam wiele systemów cichnie i podlega degradacji. Ankiety wskazują, że podział na pamięć krótkotrwałą i długotrwałą już nie wystarczy dla pamięci nowoczesnych agentów; SDK OpenAI i LangGraph wskazują na prostszy stos — pamięć roboczą, trwały stan i pobieranie danych (retrieval).
Jak naprawdę buduje się poważnych asystentów.
Produkcjny asystent AI to nie „LLM z promptem”. To system, który przyjmuje intencję, utrzymuje stan, decyduje, kiedy pobierać dane lub wykonywać akcje, oraz udostępnia wystarczająco szczegółowych danych środowiska uruchomieniowego do debugowania awarii.
Wyszukiwanie nie jest strukturą wiedzy
Większość współczesnych systemów wiedzy optymalizuje wyszukiwanie (retrieval), co jest zrozumiałe. Wyszukiwanie jest widoczne, łatwe do demonstracji i wydaje się magiczne, gdy działa poprawnie. Wpisujesz pytanie, otrzymujesz odpowiedź.
Złożona wiedza dla systemów AI
Premisa jest prosta: skompilowana wiedza jest bardziej ponownie wykorzystywalna niż pobrane fragmenty. RAG stał się domyślną odpowiedzią na proste pytanie – jak zapewnić LLM dostęp do zewnętrznej wiedzy?
Mapa współczesnych systemów wiedzy
PKM, RAG, wiki, systemy pamięci AI oraz teraz praktyczne, wspomagane przez AI przepływy pracy, są często omawiane tak, jakby rozwiązywały ten sam problem. Nie rozwiązyują. Wszystkie one mają do czynienia z wiedzą, ale działają na różnych warstwach:
