סוכני AI והנדסת LLM
ההבדל בין דמו של סוכן AI לבין מערכת שעובדת בפרודקשן הוא בפרטים: tool calling אמין, RAG שמחזיר תשובות נכונות, guardrails נגד prompt injection ו-evals שתופסים רגרסיות. המדריכים בקטגוריה הזאת נכנסים בדיוק לפרטים האלה — עם קוד, ארכיטקטורה והחלטות תכנון שאפשר להעתיק לפרויקט שלכם.
סוכני AI: מה זה בעצם, במה זה שונה מצ׳אטבוט, ומתי זה שווה לעסק
מדריך מעשי על סוכני AI - ההבדל מצ׳אטבוט רגיל, איך כלים ולולאות עובדים בפועל, ומתי זה חוסך זמן אמיתי לעסק ומתי זה רק צעצוע יקר.
Build AI Agents in TypeScript: A Practical Guide
How to build AI agents in TypeScript from scratch: the tool-use loop, memory, error handling, and a working agent in under 200 lines.
Agentic Workflow Patterns: A Practical Guide for 2026
Six agentic workflow patterns that actually ship in production, when to reach for each one, and where they quietly fall apart.
Multi-Agent Systems: When Many Agents Beat One
A practical guide to multi-agent systems: when coordination pays off, when it wastes tokens, and how to design hand-offs that don't break.
LLM Tool Calling: A Practical Guide to Function Calling in 2026
How LLM tool calling actually works in production: JSON schemas, parallel calls, forced tool choice, and error handling that doesn't fall apart.
LLM Structured Outputs: JSON Mode, Schemas, Retries
A practical guide to reliable LLM structured outputs: JSON mode, JSON Schema validation, retry loops, and streaming partial JSON in production.
AI Agent Memory: A Practical Design Guide (2026)
How AI agent memory actually works in production: short-term context, vector stores, summarization, retrieval, forgetting, and what it costs.
RAG vs Fine-Tuning in 2026: A Practical Decision Guide
RAG vs fine-tuning decided by goal, cost, freshness and control, not by hype, so you build the right system the first time.
Vector Databases 2026: Pinecone vs Qdrant vs pgvector
A hands-on comparison of vector databases 2026: Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant, Chroma and Turbopuffer, with real cost and latency numbers.
Embeddings Explained: How Vector Search Actually Works
Embeddings explained for builders who need real answers: what the numbers mean, which model to pick, and how chunking quietly wrecks your search.
LLM Context Window Explained: Long Context vs RAG
What an LLM context window actually is, why bigger isn't always better, and how to choose between long context and RAG for your use case.
Prompt Caching in 2026: Cut LLM Costs Across Claude, GPT, Gemini
A practical guide to prompt caching: how cache breakpoints, TTLs, and pricing work across providers in 2026, and what actually breaks it.
Evaluating LLM Apps: Metrics That Actually Catch Regressions
A practical framework for evaluating LLM apps in production, beyond accuracy scores, so silent regressions get caught before customers do.
LangChain vs LlamaIndex in 2026: Which One to Actually Use
LangChain vs LlamaIndex compared for 2026, with the raw SDK as a third option, so you pick the right layer before you write a line of code.
LLM Guardrails: A Practical Guide to Safer AI Apps
How to design LLM guardrails that stop prompt injection, PII leaks, and jailbreaks before they reach production.
Streaming LLM Responses: SSE, Tokens, and Cancellation
A practical guide to streaming LLM responses in your UI: SSE vs WebSockets, tool-call streaming, cancellation, and the UX details that make it feel instant.
AI Chatbot Frameworks 2026: Build vs Buy Compared
A practical comparison of AI chatbot frameworks 2026 buyers face - Vercel AI SDK, OpenAI Assistants, Botpress and hosted widgets - with real cost and control trade-offs.
How to Build SaaS with AI in 2026: The Real Playbook
A practical guide to build SaaS with AI in 2026 - architecture, model choice, cost control, and how to ship without a team.
Text to SQL: Natural-Language Analytics That Won't Lie
A practical guide to text to SQL for business analytics: how accurate it really is, the guardrails that keep it honest, and where it still breaks.
סוכני AI מול SaaS: מי ינצח ב-2026?
מדריך מעשי על סוכני AI מול SaaS - מה קורה כשסוכן עושה את מה שאפליקציה עשתה, ומה זה אומר לעסק שלך ולמי שבונה תוכנה.
הזיות AI בפרודקשן: איך מזהים, מונעים ומתמודדים
מדריך מעשי להתמודדות עם הזיות AI במערכות פרודקשן: grounding, אימות, ציטוט מקורות ומתי לגרום למודל לומר אני לא יודע.
RAG לעסק — איך הופכים PDF לאסיסטנט שעונה ללקוחות
מדריך מעשי ל-RAG: chunking, embeddings, vector DB, reranking ו-evaluation — עם stack מומלץ, עלות אמיתית בשקלים ובנצ׳מרקים על עברית מ-2026.
שרתי MCP — הפרוטוקול שמחבר AI לכל מערכת (מדריך 2026)
Model Context Protocol — הפרוטוקול ש-Anthropic הציגה ב-2024 והפך לתשתית תעשייתית ב-2026. מה זה שרת MCP, איך הוא עובד, ואיך בונים אחד תוך שעה שעובד מול Claude, ChatGPT, Cursor ו-Vercel.
Vercel AI Gateway — לחבר מאות מודלי AI בלי 5 SDKs
מה זה Vercel AI Gateway, איך הוא משווה ל-OpenRouter, מתי הוא חוסך כסף, ואיך מגדירים fallback אוטומטי בקוד — עם תמחור 2026 מעודכן ודוגמאות עובדות.
Eval-Driven Development ל-AI — לדעת שהמודל באמת עובד
פיתוח AI מבוסס evals: assertion, model-graded, human review ו-A/B. הכלים של 2026 (Braintrust, Langfuse, Promptfoo, Vercel) ואיך לבנות eval set ראשון של 30 דוגמאות שעוצר רגרסיות ב-CI.
צ׳אטבוט AI לאתר שלך — Vercel AI SDK + סטרימינג בעברית
מדריך מעשי לבניית צ׳אטבוט AI לאתר ב-2026: Vercel AI SDK 6, סטרימינג בעברית, tool calling, rate limiting ועלויות אמיתיות. כולל קוד פרודקשן מלא.