Pomysły

Wszystkie artykuły
21 paź 2026Jak śledzić i kontrolować wydatki zespołu na tokenyJak zespoły mogą sprawdzać zużycie tokenów w panelach i raportach, które rodzaje pracy z AI zużywają najwięcej tokenów oraz jak ograniczać to zużycie za pomocą mechanizmów kontroli.
20 paź 2026Czym jest brama AI? Przewodnik po routingu, kontroli kosztów i nadzorze nad ruchem LLM i agentówBrama AI to centralny serwer proxy pośredniczący między twoimi aplikacjami lub agentami AI a wywoływanymi przez nie modelami, który w jednym miejscu obsługuje routing, kontrolę kosztów, bezpieczeństwo i obserwowalność.
19 paź 2026Inżynieria harnessu: czym jest i jak działaPrzystępny przewodnik po tym, czym są harnessy AI i jak inżynieria harnessu kształtuje możliwości agentów AI.
16 paź 2026Czym jest bezpieczeństwo LLM? Jak ograniczyć 10 największych zagrożeń według OWASPPrzewodnik po bezpieczeństwie LLM omawiający listę OWASP Top 10 dla aplikacji LLM 2026 — z rzeczywistym incydentem i praktycznymi sposobami obrony przed każdym zagrożeniem.
15 paź 2026Jak korzystać z AI w nauce: 5 skutecznych metodZamień AI w partnera do nauki dzięki quizom, powtórkom rozłożonym w czasie i poleceniom, które ćwiczą przypominanie, zamiast podawać gotowe odpowiedzi
15 paź 2026Badania nad AI: kluczowe publikacje i najlepsze narzędzia dla badaczy (+ dobre praktyki)Przewodnik po badaniach nad AI – od przełomowych publikacji i wiodących instytucji po najlepsze narzędzia badawcze AI i siedmioetapowy schemat ich skutecznego wykorzystania.
14 paź 2026Czym są narzędzia MCP i jak korzystają z nich modele AI?Dowiedz się, czym są narzędzia MCP, jak modele AI znajdują je i wywołują za pośrednictwem serwerów MCP oraz jak bezpiecznie z nich korzystać.
13 paź 2026Koszty AI: ile zespoły płacą za korzystanie z narzędzi AIJak wyceniane są narzędzia AI, co wpływa na wysokość rachunku zespołu i jak porównywać plany pod kątem pracy, jaką pozwalają wykonać.
9 paź 2026Agent AI vs MCP? Kiedy używać każdego z nich? (i kiedy potrzebujesz obu)Agenty AI decydują, jakie działania podjąć, aby osiągnąć cel, podczas gdy MCP to otwarty standard łączący je z zewnętrznymi narzędziami i danymi, a złożone zadania często wymagają obu.