Prompt caching w Claude API obniża koszt tokenów wejściowych o 90%. Praktyczny poradnik w Pythonie: konfiguracja cache_control, system prompt i tool use, TTL 5 min vs 1 godzina, realny pomiar oszczędności i pułapki, których lepiej uniknąć.
Praktyczny przewodnik po budowaniu agentów AI z trwałą pamięcią w Pythonie. Implementacja Mem0, integracja z LangGraph, porównanie Mem0 vs Zep vs LangMem i wzorce produkcyjne — z działającymi przykładami kodu.
Praktyczny poradnik ewaluacji agentów AI w Pythonie z DeepEval i Langfuse. Metryki TaskCompletion, ToolCorrectness, tracing @observe, testy komponentów i integracja z CI/CD — od pierwszego testu po monitoring produkcyjny.
Praktyczny poradnik uzyskiwania strukturalnych odpowiedzi JSON z modeli LLM w Pythonie. Porównanie trzech podejść: natywne SDK (Claude, OpenAI), biblioteka Instructor i framework Pydantic AI – z działającymi przykładami kodu.
Praktyczny poradnik Tool Use w Claude API z Pythonem. Pętla agentowa, Programmatic Tool Calling, Structured Outputs i wzorce produkcyjne — z działającymi przykładami kodu.
Praktyczny poradnik budowania serwera MCP w Pythonie z FastMCP – od prostego kalkulatora po integrację z agentami LangGraph. Działający kod, transport HTTP i wskazówki bezpieczeństwa.
Zbuduj samokorekcyjny pipeline Agentic RAG w Pythonie z LangGraph 1.0 i ChromaDB. Poradnik krok po kroku z trzema wzorcami (Corrective, Adaptive, Self-Reflective RAG), działającym kodem i wskazówkami produkcyjnymi.
Praktyczny poradnik budowania systemów wieloagentowych w Pythonie z CrewAI i LangGraph. Porównanie frameworków, działające przykłady kodu i wzorzec hybrydowy na 2026 rok.