n8n AI Agent у 2026: продакшн-гайд з MCP, пам'яттю та structured output
Покроковий гайд з побудови продакшн-готового AI-агента в n8n 2.0: Postgres memory, Structured Output Parser, MCP Client Tool і queue mode.
Усі Статті
LLM-as-a-Judge у 2026: автоматична оцінка виводу LLM з Python-прикладами
Практичний гайд з LLM-as-a-Judge у 2026: як побудувати автоматичного суддю відповідей LLM на Python з Claude API, які упередження очікувати, як зробити meta-evaluation і які фреймворки (DeepEval, Ragas, promptfoo) обрати для продакшену.
LangGraph vs CrewAI vs AutoGen 2026: який мультиагентний фреймворк обрати
LangGraph, CrewAI та AutoGen 2026: коли який фреймворк обирати для продакшну, прототипу або дослідження. Робочі приклади з Claude API, чекпойнтами та підказками з власного досвіду.
Prompt Caching у Claude API 2026: як зменшити витрати на 90% (повний гайд з кодом)
Anthropic тихо змінив TTL prompt cache з 60 до 5 хвилин — і це збільшило витрати багатьох команд на 30–60%. Розбираємо, як перебудувати кешування у 2026: коли 1-годинний TTL, як уникнути беззвучних промахів, де ставити cache_control, як виміряти hit rate. З Python-кодом і реальними розрахунками.
Agentic RAG з LangGraph: будуємо самокоригувальну RAG-систему на Python
Покроковий гайд з побудови самокоригувальної RAG-системи на Python з LangGraph: маршрутизація запитів, оцінка документів, перевірка галюцинацій та метрики якості RAGAS. Робочий код включено.
Model Context Protocol (MCP): Практичний посібник з побудови серверів та інтеграції ШІ-агентів
Повний практичний посібник з Model Context Protocol — відкритого стандарту для інтеграції ШІ-агентів із зовнішніми інструментами. Побудова серверів на Python і TypeScript, налаштування Claude Desktop, мультиагентна оркестрація та безпека.