Workflows і розробка

17.10.2026

Від пошукового запиту до результату: на що насправді може вплинути SEO

Простежте умовний шлях читача від питання до результату пошуку та відокремте видимість, кліки й відвідування від того, на що SEO справді може вплинути.
17.10.2026

Виявлено, проскановано, проіндексовано: чому це різні стани

Сторінка може відкриватися в браузері, але це не відповідає на всі питання про її опрацювання пошуком. Простежте умовний приклад посібника: від перевірки доступу й виключення з індексу до індексування.
14.10.2026

Архітектура пам’яті AI-агентів: сесії, знання та довготривалі уроки

Агент не отримує корисної пам’яті лише тому, що розмова довга. Корисну пам’ять відбирають, зберігають, знаходять і виправляють поза окремим викликом моделі.
14.10.2026

Continual Improvement для AI-агентів: як перетворювати збої на перевірені можливості

Агент не вдосконалюється лише тому, що виконує більше завдань. Досвід перетворюється на спроможність лише тоді, коли результати оцінюють, уроки фіксують на відповідному рівні, а зміни проходять regression tests.
14.10.2026

Як побудувати систему знань для AI зі збереженням provenance

Система знань для AI стає менш надійною, коли зберігає речення, але втрачає відомості про те, звідки воно взялося, коли було актуальним, хто може його бачити та […]
14.10.2026

Agent Observability: traces, метрики та пошук першого хибного кроку

Звичайні application logs показують, що запит завершився помилкою. Agent Observability має пояснювати ще й траєкторію: що бачила модель, який інструмент обрала, що він повернув, де відбулося передавання завдання та який механізм контролю дозволив фінальний результат.