1 октября 2026 г.
AX — декларативный оркестратор для запуска автономных агентных нагрузок в Kubernetes-кластере. Описываете задачу через YAML-манифесты, AX изолирует её в песочнице и управляет жизненным циклом.
27 сентября 2026 г.
Статья противопоставляет два подхода к проектированию систем — аналитическую декомпозицию с упором на контроль и взгляд на сложные системы с акцентом на эмерджентность — и разбирает, как это противостояние проявляется в практиках разработки ПО в эпоху LLM.
25 сентября 2026 г.
OpenViking — open-source контекстная база данных для ИИ-агентов, организующая память, ресурсы и навыки в виде виртуальной файловой системы по протоколу viking://. Агенты получают долговременную память между сессиями с сокращением токенов до 91%.
23 сентября 2026 г.
Автор развернул официальный MCP-сервер Elasticsearch в Kubernetes и подключил к нему агента на Google ADK с Gemini 2.5 Flash, получив переиспользуемую архитектуру поиска по логам без жёстких зависимостей.
19 сентября 2026 г.
WebLLM — движок вывода языковых моделей, работающий в браузере с GPU-ускорением через WebGPU, без серверной части. Полностью совместим с OpenAI API и поддерживает Llama, Mistral, Gemma, Phi и другие модели.
29 августа 2026 г.
Автор построил ReAct-агента на GPT-4o, который сам опрашивает Splunk, AppDynamics, Kubernetes, Confluence и GitLab, чтобы за 40 секунд поставить диагноз инциденту. Статья описывает архитектуру, код инструментов, системный промпт и уроки из практики.
28 августа 2026 г.
Команда daily.dev построила Slack-агента Smith за 4 дня, а затем три недели устраняла утечки секретов, блокировки event loop, OOM-краши и обходы санитайзера команд в продакшне.
22 июля 2026 г.
Статья показывает, как развернуть квантованную LLM на OpenShift с помощью llama.cpp и стандартных ресурсов Kubernetes — без операторов OpenShift AI и GPU.
5 июля 2026 г.
Описана production-архитектура для обслуживания нескольких LLM на Kubernetes с двухуровневой маршрутизацией: LiteLLM как единый API-шлюз, Istio Gateway API с Inference Extension и llm-d для KV-кеш-осведомлённого планирования инференса.
4 июля 2026 г.
Классические паттерны Kubernetes (Deployment, StatefulSet, DaemonSet) применимы к LLM-нагрузкам, но масштаб и параметры кардинально меняются: секунды превращаются в минуты, мегабайты — в гигабайты. Появляются и новые паттерны: Model Data Staging, Token-Aware Routing, RAG Composition.