AI agenti
Kako agenti planiraju, koriste alate i izvršavaju višekorake zadatke — i gdje to zna zapeti.
10 članaka
Kako agenti planiraju, koriste alate i izvršavaju višekorake zadatke — i gdje to zna zapeti.
Harness od 48 linija Pythona na lokalnom modelu: jedan zadatak praćen krug po krug i tabela koja svaku liniju veže za dio harnessa.
“Harness je softver koji upravlja LLM-om. Saznajte šta sadrži, kako radi njegova petlja i zašto isti model daje različite rezultate u različitim harnessima.”
Vještina je folder s uputama koje AI učita tek kad zatrebaju. Kako radi, gdje se koristi, koliko se pouzdano aktivira i na šta paziti.
Vještina koja uči chatbota da objasni pojam stranicom s kontrolama: vještina za kopiranje, primjer s biljnom ćelijom i gdje stranice mogu raditi.
MCP je otvoreni protokol preko kojeg AI aplikacija poziva alate i čita podatke s vanjskih servera. Kako radi, koji serveri postoje i na šta paziti.
Kako naučiti chatbota da objašnjava dijagramom: spremna vještina za kopiranje, objašnjenje kako radi i uputstvo za instalaciju u Claudeu, ChatGPT-u i Geminiju.
Jedan prompt, tok rada ili agent? Savjeti Anthropica, OpenAI-ja i Googlea, pet obrazaca toka rada i šta istraživanja kažu o cijeni i pouzdanosti agenata.
Šta su CLAUDE.md i AGENTS.md, kako ih čitaju Claude Code, Codex i drugi alati, na koju zamku nailaze timovi koji koriste više alata i šta o tome kažu istraživanja iz 2026.
Karpathyjev LLM Wiki: agent od vaših izvora gradi i održava wiki. Kako obrazac funkcioniše, koliko wiki može narasti, gdje zapinje i šta vam treba za početak.
Po čemu se AI agent razlikuje od chatbota, kako u petlji koristi alate i zašto samostalnost ima cijenu: sporiji rad, viša cijena i greške koje se gomilaju.
Kratki i praktični tekstovi o umjetnoj inteligenciji — na bosanskom.