Библиотека WebEdge
Практические статьи об AI и веб-росте для бизнеса в Литве и Балтии.
Как спроектировать AI-агента с tools, memory, границами данных, human approval и видимым результатом.
Как выбирать AI-агента для разработки по размеру repo, тестам, PR workflow и границам безопасности.
Как выбрать backend для AI-продукта по данным, real-time состоянию, запуску агентов и контролю deployment.
Почему Claude Code, Claude Tag и новые агентские workflow Anthropic показывают направление разработки.
Как Mistral соединяет модели, coding agents, Le Chat Work mode и коннекторы к данным компании.
Почему smolagents и экосистема Hugging Face удобны для обучения agent logic без тяжёлой платформы.
Почему Convex хорошо подходит для AI-ассистентов, real-time интерфейсов и обучающих разборов проектов WebEdge.
Практическое сравнение Postgres-first платформы и реактивного TypeScript backend слоя.
Почему AI-продукту нужен не один model endpoint, а gateway, observability и multimodal routing.
Как экосистема Qwen переходит от тестов локальных LLM к агентскому кодингу, автоматизации и командным workflow.
Почему DeepSeek важен не только энтузиастам моделей, но и командам, которые считают объём работ и контроль AI.
Экосистема Llama показывает, что открытые веса важны не только энтузиастам, но и enterprise AI architecture.
Почему Zapier интересен командам, которые хотят агентов поверх уже используемых SaaS-инструментов.
Почему n8n удобен, когда AI-агенту нужны tools, memory, workflows и human fallback.
Почему LangGraph стал понятным выбором для длинных, управляемых и наблюдаемых AI-workflow.
Почему в 2026 агентам нужен knowledge engine, а не только большая модель.
Почему Cursor движется от AI-редактора к окну агентов, cloud-окружениям и автоматизированным PR.
Почему Copilot coding agent переводит AI-разработку из чата в управляемый PR workflow.
Что новые релизы OpenAI значат для бизнес-автоматизации, разработки и обучающего контента WebEdge.
Как Gemini API, Interactions API и инструменты Google для агентов меняют разработку AI-продуктов.