Blogs
Vadlīnijas, ieskati un ziņas no ātri mainīgās AI aģentu un rīku pasaules.
Agent Observability Tools in 2026: The Practitioner's Buyer Guide
Agents fail differently than APIs. This deep-dive breaks down what agent observability actually means in 2026, the signals that matter, and how to choose tooling that catches silent failures, runaway costs, and unsafe actions.
Daniel Nikulshyn
2026. g. aug.
Analytique prédictive par agents IA en 2026 : le guide d'achat
Un guide pratique et sans langue de bois pour évaluer les plateformes d'analytique prédictive dopées aux agents IA : architecture, qualité des données, MLOps, coûts et gouvernance.
Daniel Nikulshyn
2026. g. aug.
KI‑agenti datu zinātnē 2026: Praktiskā pirkšanas rokasgrāmata
Iedziļināta, praksi orientēta vadlīnija KI agentu un rīku izvēlei datu zinātnē 2026. gadā – ar kritērijiem, šķēršļiem, izmaksām un konkrētām produktu vērtējumiem.
Daniel Nikulshyn
2026. g. jūl.
LLM izvēle 2026 gadā: komplekts iepirkuma gids
Praktiskā iepirkuma gids par Large Language Models 2026 gadā: arhitektūra, izmaksas, konteksta logi, drošība un LLM roli kā spēka avoti, kas pārvalda AI agentus. Beidzot bez makslīgas reklāmas.
Daniel Nikulshyn
2026. g. jūl.
Kā novērtēt AI kodu asistentus
AI kodu asistenti kļūst par standarta instrumentiem mūsdienu programmatūras komandās, bet pareizas izvēles veikšanai ir vajadzīgi daudz vairāk nekā dažu testu veikšana. Šajā rokasgrāmatā ir skaidrots, kā inženieru līderiem un izstrādātājiem var novērtēt kodu asistentus, balstoties uz reālo ražīgumu, kodu kvalitāti, konteksta uztveri, drošības kontroli un kopējo izstrādātāju apmierinātību.
Daniel Nikulshyn
2026. g. jūn.