Přejít k navigační liště

Zdroják » LLM

Archiv pro štítek: LLM

Články AI

Většina AI agentů v roce 2026 vám nabízí pohodlí výměnou za kontrolu — běží na cizí infrastruktuře, ukládají vaše data neznámo kam a fungují jen tak, jak je jejich tvůrci navrhli. Hermes od Nous Research jde opačným směrem: je open-source, nainstalujete si ho na vlastní server za pár dolarů měsíčně, připojíte k libovolnému LLM a necháte ho, aby si sám psal vlastní schopnosti podle toho, co od něj potřebujete. Výsledek? Agent, který skutečně patří vám a po pár týdnech používání rozumí vašemu setupu lépe než kterýkoli komerční asistent. Podívejme se, co Hermes umí, jak ho rozjet a pro koho dává smysl.

robots.txt
Články AI, Webový vývoj

Robots.txt zůstává základní signál pro slušné crawlery, ale už neumí popsat hlavní problém: stejný veřejný obsah může sloužit klasickému vyhledávání, AI odpovědím, tréninku modelů i načtení na pokyn uživatele. Provozovatel webu proto musí oddělit účel přístupu, ověřovat identitu botů, měřit dopad na infrastrukturu a u hodnotného obsahu řešit i vynucení pravidel mimo samotný robots.txt.

Články AI, Webový vývoj

Model Context Protocol se za sedmnáct měsíců proměnil z interního experimentu Anthropic v de facto standard pro propojení AI modelů s nástroji — s 97 miliony stažení SDK měsíčně a podporou všech velkých hráčů. Jenže adopce ještě není totéž co produkční zralost. Kontextová inflace, tool poisoning a naivní obalování REST API ukazují, že skutečný problém MCP není protokol sám, ale způsob, jakým ho vývojáři používají.

Fronta před rychlým backendem. Co ukázal veřejný test eDokladů

Veřejný zátěžový test eDokladů přinesl zdánlivě protichůdný výsledek: aplikační servery odpovídaly v milisekundách, zatímco část lidí čekala desítky sekund. Za hlavní omezení závěrečná analýza DIA označila vstupní bránu, jejíž automatické škálování nestačilo na náhlý náběh provozu. Test zároveň ukázal, proč samotný generátor HTTP požadavků nenahradí identity skutečných uživatelů a jejich zařízení.