Temat
7 artykułów w tym temacie.
Czat podpowiada, agent wykonuje. Wyjaśniam bez kodu, czym jedno różni się od drugiego, dlaczego błąd agenta kosztuje inaczej niż błąd czatu i jakie trzy pytania zadać przed wdrożeniem.
Zmierzyłem pięć tokenizatorów na oficjalnym polskim i angielskim tekście AI Act. Polska wersja zużywa od 1,6 do 2,1 raza więcej tokenów. Pokazuję, skąd ta różnica i co z nią zrobić.
Okno kontekstowe, stan sesji i pamięć długoterminowa to trzy różne mechanizmy, mylone w każdej rozmowie o wdrożeniu. Rozdzielam je i pokazuję, dlaczego ten trzeci jest zbiorem danych osobowych, a nie funkcją.
Dystans między chatbotem a systemem wieloagentowym z narzędziami i MCP mierzy się w liniach kodu i jest krótszy, niż się wydaje. Przechodzę tę drogę krok po kroku i pokazuję, co rośnie szybciej niż kod.
Embeddingi to mapa, na której odległość mierzy sens. Wyjaśniam mechanizm bez matematyki i pokazuję, dlaczego słynne „król − mężczyzna + kobieta = królowa” nie działa tak, jak wszyscy opowiadają.
Największy błąd przy pierwszym kontakcie z AI to potraktowanie modelu jak rozmówcy, który się domyśli. Pokazuję model myślowy, który to naprawia, i pięć współrzędnych dobrego polecenia.
Token, okno kontekstowe, embedding, RAG, agent, MCP. Każde pojęcie: definicja, analogia z życia, co z tego wynika dla Ciebie i jaki mit najczęściej się z nim wiąże.