\n\n\n\n Alex Chen - AgntKit - Page 4 of 195

Author name: Alex Chen

Alex Chen is a senior software engineer with 8 years of experience building AI-powered applications. He has worked at startups and enterprise companies, shipping production systems using LangChain, OpenAI API, and various vector databases. He writes about practical AI development, tool comparisons, and lessons learned the hard way.

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Lista de verificação para o design da memória dos agentes: 10 coisas a fazer antes de ir para a produção

Checklist para o design da memória dos agentes: 10 coisas a fazer antes de ir para produção

Este mês, observei 3 implementações de agentes em produção falharem. Todos os 3 cometeram os mesmos 5 erros em relação ao design da memória. Não é simplesmente uma coincidência; a checklist para o design da memória dos agentes é um passo fundamental que muitos desenvolvedores negligenciam. Quando você trabalha com agentes que precisam lembrar

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llama.cpp vs TensorRT-LLM: Quale scegliere per i piccoli team

Quando si tratta di implementare modelli de linguagem em projetos de pequeno porte, duas opções populares são llama.cpp e TensorRT-LLM. Ambas têm suas características únicas que podem atender melhor às necessidades específicas de uma equipe pequena.


Desempenho

llama.cpp é conhecido por sua eficiência em termos de memória, o que o torna adequado para sistemas com recursos limitados. Por outro lado, TensorRT-LLM é otimizado para desempenho e pode acelerar significativamente a inferência em hardware compatível com NVIDIA.


Facilidade de Uso

llama.cpp possui uma curva de aprendizado mais suave, sendo mais acessível para novos desenvolvedores. TensorRT-LLM, enquanto isso, pode exigir um conhecimento mais profundo de otimização de desempenho e configuração de hardware.


Custo

Considerando que llama.cpp é normalmente de código aberto, pode ser mais econômico para pequenos times. TensorRT-LLM pode implicar custos adicionais, especialmente se você precisar investir em hardware específico.


Conclusão

A escolha entre llama.cpp e TensorRT-LLM dependerá das necessidades específicas da sua equipe, do seu orçamento e do nível de experiência técnica.

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llama.cpp vs TensorRT-LLM : Qual é o melhor para pequenas equipes

Foi relatado que o TensorRT-LLM é de 30 a 70 % mais rápido que o llama.cpp no mesmo equipamento. Mas mais rápido nem sempre significa melhor, especialmente para pequenas equipes com orçamento limitado e recursos escassos. A escolha entre llama.cpp e TensorRT-LLM pode ter um impacto considerável na rapidez com que é possível implantar modelos e iterar.

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FastAPI vs Hono: Qual a melhor para as Startups

FastAPI contra Hono: Qual é o Melhor para Startups

FastAPI está acumulando um número impressionante de 96.375 estrelas no GitHub. Hono, por sua vez, nem chega a alcançar esse aumento de popularidade. Mas a popularidade nem sempre significa que é a melhor ferramenta para a tarefa. Como desenvolvedor com mais de cinco anos de experiência no setor, eu vi com meus próprios olhos como

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Como configurar a gravação com Ollama (Passo a passo)

Como configurar o registro com Ollama: Um guia passo a passo

Se você está cansado de soluções de registro genéricas e deseja uma abordagem personalizada, configurar o registro com Ollama é a solução ideal. Com o repositório do GitHub de Ollama contando 165.618 estrelas, é evidente que os desenvolvedores estão se agrupando em torno deste framework. No entanto, se você está examinando as soluções típicas

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Como adicionar respostas contínuas com a API Claude (Passo a passo)

As respostas contínuas com a API Claude podem melhorar significativamente a experiência do usuário em aplicações em tempo real. Você quer uma interface de chat interativa que forneça resultados à medida que surgem? Se sim, você está no lugar certo. Neste artigo, criaremos uma aplicação que integra o

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10 erros de design do pipeline RAG que custam dinheiro real

10 erros de design do pipeline RAG que custam dinheiro de verdade

Este mês, vi 10 distribuições de agentes de produção falharem. Todos cometeram os mesmos erros de design do pipeline RAG que podem facilmente fazer perder tempo e dinheiro. Se não tiver cuidado, você pode queimar o orçamento de uma só vez. Erros na geração aumentada por recuperação (RAG)

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Sono sopraffatto dai kit di avvio: Le mie lotte da solo

Olá a todos, Riley Fox aqui, novamente na sua caixa de entrada (ou navegador, dependendo de como você está lendo isso) de agntkit.net. Hoje é 18 de março de 2026, e recentemente refleti sobre um conceito específico que, acredito, possa ressoar com muitos de vocês, especialmente os trabalhadores autônomos e pequenas equipes: o universo em constante expansão dos ‘starter

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Comente deployare in produção con Qdrant (Passo dopo passo)

Distribuir em produção com Qdrant: Um guia passo a passo

Estamos distribuindo um motor de busca alimentado por IA usando Qdrant, que permite a recuperação rápida e eficaz de dados de alta dimensão, tornando-o um elemento essencial das aplicações modernas. Se você está pensando em usar Qdrant em produção, está fazendo uma escolha sábia; com 29.663 estrelas no GitHub e uma base sólida proveniente do seu

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