Llm

Baza Wiedzy LLM (LLM Wiki) zawodzi, gdy stare fakty pozostają wiarygodne, sprzeczności stają się dopracowane, a generowane streszczenia odbiegają od swoich źródeł.

Krajobraz sprzętu do sztucznej inteligencji uległ znaczącej zmianie w 2026 roku, przy czym NVIDIA, AMD i Intel rywalizują o deweloperów potrzebujących kart graficznych (GPU) zdolnych do uruchamiania lokalnie dużych modeli językowych (LLM) oraz obciążeń wnioskowania (inference).

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.

Większość demonstracji agentów AI nadal zachowuje się jak ukończenia czatu z dodatkowymi krokami: wysyłasz prompt, czekasz kilka sekund i otrzymujesz odpowiedź w jednej wiadomości.

Model o 70 mld parametrów generuje jeden token w jednym przebiegu przodowym (forward pass), przy czym każda taka operacja powoduje ponowne wczytywanie wag z pamięci VRAM, obliczanie mechanizmu uwagi na całym kontekście oraz synchronizację pamięci. W odstępach między tokenami GPU pozostaje nieczynne, czekając na wyznaczenie zależności sekwencyjnych.

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.

Spec-Driven Development weszło w 2026 rok jako poważna odpowiedź deweloperów na dryf w vibe codingu.

Pierwszy rok protokołu Agent2Agent Google (zazwyczaj skracanego do A2A) był dość niezwykły.

Agenci pollingowi to jedna z najmniej glamour części architektury asystentów AI, ale jednocześnie jedna z najbardziej przydatnych.

Architektura agentów AI zaczyna dzielić się na dwie warstwy.

Protokół A2A, skrótem od Agent2Agent Protocol, to otwarty standard komunikacji między niezależnymi systemami agentów AI.

Design decisions for production LLM systems — routing, cost, guardrails, and multi-model orchestration. The layer between running models and building reliable AI applications.

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.

Koszty LLM rosną liniowo wraz z użyciem. System przetwarzający 10 000 zapytań dziennie po cenie 0,01 USD za zapytanie kosztuje 100 USD dziennie — czyli 365 USD rocznie. W skali przedsiębiorczej to ponad 10 000 USD.

Systemy oparte na jednym modelu są proste. Systemy wielomodelowe są potężne. Wyzwanie nie polega na wyborze modeli – chodzi o zaprojektowanie architektury, która je koordynuje.

Uruchamianie modelu o 70 miliardach parametrów w celu podsumowania 200-znakowego e-maila jest marnotrawstwem. Zastosowanie modelu o 3 miliardach parametrów do recenzji kodu produkcyjnego jest bezmyślną ryzykownością. Większość systemów funkcjonuje gdzieś w tym spektrum – i tutaj z pomocą przychodzi routing modeli.