Praktični vodič za A2A (Agent2Agent) protokol u Pythonu — od Agent Card i Task životnog ciklusa, preko usporedbe s MCP-om, do implementacije servera i klijenta s primjerima za Google ADK i FastA2A.
Naučite kako implementirati dugoročnu memoriju za AI agente u Pythonu koristeći Mem0. Praktični vodič s primjerima koda, arhitekturnim obrascima i usporednom analizom Mem0, Zep i Letta okvira za memoriju agenata u 2026.
Naučite kako implementirati zaštitne ograde za AI agente koristeći NeMo Guardrails, Guardrails AI i OpenAI Agents SDK. Praktični vodič s primjerima koda za višeslojnu sigurnost i kontrolu AI agenata u produkciji.
Naučite kako izgraditi MCP server u Pythonu koristeći FastMCP 3.0. Vodič s primjerima koda pokriva arhitekturu, alate, resurse, sigurnosne prakse i integraciju s Claude Desktopom.
Kako pratiti, evaluirati i poboljšati AI sustave u produkciji? Istražite vodeće open-source alate poput Langfuse, Arize Phoenix i DeepEval, naučite postaviti praćenje s OpenTelemetry i integrirati evaluacije u CI/CD cjevovod.
Praktični vodič za fino podešavanje velikih jezičnih modela u 2026. Obuhvaća LoRA, QLoRA, pripremu podataka, evaluaciju i produkcijsku primjenu — s konkretnim primjerima koda za Hugging Face i OpenAI ekosustave.
Praktičan vodič kroz napredne tehnike inženjeringa promptova u 2026. — lanac misli, stablo misli, ReAct, strukturirani izlazi i agentičko promptiranje s primjerima koda za produkcijske AI sustave.
Praktičan vodič za izgradnju RAG sustava — od strategija segmentiranja i vektorskih baza, preko hibridnog dohvata s ponovnim rangiranjem, do naprednih arhitektura poput Self-RAG i Corrective RAG, uključujući evaluaciju i produkcijske beste prakse.
Praktičan vodič kroz arhitekturne obrasce, vodeće okvire (LangGraph, CrewAI, AutoGen) i protokole interoperabilnosti (A2A, MCP) za izgradnju produkcijskih višeagentnih AI sustava u 2026.
Odaberite željeni jezik za istraživanje našeg sadržaja