Bikin Agent Stateful pake LangGraph dan Trace pake Langfuse
Agent LangGraph beneran yang keep state lintas turn, panggil tool beneran, dan kirim trace lengkap ke Langfuse. Kode beneran, bisa langsung jalan.
Pemikiran tentang Cloud Computing, DevOps, dan Software Engineering.
Berbagi pelajaran dari membangun sistem yang scalable.
Agent LangGraph beneran yang keep state lintas turn, panggil tool beneran, dan kirim trace lengkap ke Langfuse. Kode beneran, bisa langsung jalan.
Kebanyakan tutorial MCP berhenti di satu client, satu server. Agen beneran butuh banyak. Panduan ini bikin client Python yang nyambung ke dua MCP server paralel, prefix tool-nya biar nggak tabrakan, dan oper ke Claude sebagai tool definition format Anthropic.
Pakai Claude Agent SDK resmi dari Anthropic buat bikin agen Python dengan tool custom, MCP server in-process, hook PreToolUse, dan streaming output. Kode asli, no hand-waving.
Jalankan PostgreSQL di Docker dengan config production-ready. Mencakup inisialisasi, persistent storage, backup otomatis pakai pg_dump, connection pooling, dan performance tuning.
Panduan step-by-step install NGINX Ingress Controller di Kubernetes, konfigurasi path-based routing, dan setup sertifikat TLS otomatis pakai cert-manager.
Workflow GitHub Actions lengkap yang build Docker image, cache layer antar run, dan push ke Docker Hub atau GHCR. Dengan YAML copy paste dan perbandingan strategi caching.
Panduan praktis bikin local dev stack yang mirip production pakai Docker Compose. Bahas setup service, volume, health check, env variable, dan hot reload dengan kode yang bisa langsung jalan.
Model Context Protocol jadi standar baru buat kasih LLM akses ke tools dan data. Panduan ini nuntun kamu bikin MCP server beneran di Python, konekin ke Claude Code, dan ship dalam waktu kurang dari satu jam.
Setup praktis buat code reviewer privat yang jalan offline. Tarik model coding di Ollama, sambungin ke VS Code lewat Continue, dan review diff tanpa kode kamu pernah keluar dari mesin.
Bikin MCP server TypeScript pakai SDK resmi, expose lewat streamable HTTP, tambah OAuth 2.1, test pake MCP Inspector, dan publish ke MCP Registry resmi. Setup production-grade, tanpa hand-waving.
Pipeline RAG jalan dalam 200 baris Python: Postgres pake pgvector, embedding Voyage, Claude buat generate, plus eval loop. Command asli, biaya asli, tanpa hand-waving.
Jalankan LLM open-source di GPU sendiri dan dapatkan API OpenAI-compatible dalam satu perintah. Bahas install, PagedAttention, OpenAI server, performance tuning, sampai deploy production.
Panduan hands-on Ollama: install, pull model, jalankan dari CLI, panggil dari Python dan Node, bikin Modelfile custom, dan kapan pakai Ollama daripada vLLM atau API hosted.
Enam teknik praktis untuk mengecilkan Docker image hingga 90%, mempercepat deployment, dan memperkecil permukaan serangan. Dengan contoh copy-paste untuk Go, Node.js, dan Python.
Best practices dalam membangun deployment pipeline yang handal untuk tim engineering — dari konsep hingga production-grade pipeline.
Journey migrasi dari monolith ke microservices menggunakan Kubernetes dan AWS. Pelajaran yang didapat selama proses transisi.
Tutorial praktis menggunakan k6.io untuk load testing. Includes contoh script dan interpretasi results untuk production environment.
Complete guide setup monitoring untuk production infrastructure. Dari installation sampai creating meaningful dashboards.
Panduan hands-on untuk orchestrate multiple AI agent di CrewAI. Setup agen researcher, analyst, dan writer, jalanin lewat proses sequential dan hierarchical, dan dapatkan laporan riset terstruktur di ujung.
Belajar Model Context Protocol dengan bikin MCP server asli pakai Python SDK. Tools, resources, prompts, transport modes, dan testing pakai MCP Inspector, semuanya dengan kode yang bisa di-copy-paste.
Panduan side-by-side untuk memaksa LLM mengembalikan JSON valid. Kode nyata untuk empat provider utama, jebakan yang bikin agent production rusak, dan strategi fallback buat model lokal yang belum support tool calling.
Tutorial step-by-step bikin Model Context Protocol server di Node.js, expose tools, resources, dan prompts, lalu sambungin ke Claude Desktop. Lengkap dengan kode copy-paste dan skeleton TypeScript penuh.
Walkthrough hands-on jalanin large language model di mesin kamu sendiri. Pull model, hit REST API, pake endpoint yang kompatibel OpenAI, dapetin structured output, dan sambungin ke agent RAG kecil, semua dari satu HTTP server.
Tur langsung MCP Inspector resmi: jalankan melawan paket npm, PyPI, atau server lokal, pahami empat tab (Server, Resources, Prompts, Tools), dan ikuti workflow yang menangkap bug yang biasanya baru ketahuan saat agent asli konek.
Prompt caching adalah peningkatan performa paling murah di aplikasi LLM. Ini cara Anthropic, OpenAI, dan Google menentukan harganya, kapan pakai TTL 5 menit vs 1 jam, jebakan lookback yang diam-diam merusak cache kamu, dan pola Python copy-paste untuk agent dengan banyak tool.
MCP bikin tool, file, dan API jadi protokol standar yang bisa dipakai LLM host apapun. Bikin server yang jalan dalam 15 menit pakai Python SDK, lalu konekin ke Claude Desktop atau MCP Inspector.
Jalanin LLM agent yang bisa pake tool langsung di mesin kamu. Tanpa API key, tanpa rate limit, tanpa data keluar dari laptop. Step-by-step pakai Ollama, satu tool nyata, dan loop Python yang bisa dikembangin.
Walkthrough hands-on Model Context Protocol: bikin MCP server stdio dalam ~30 baris pakai FastMCP, expose tool filesystem dan git, debug pakai MCP Inspector, lalu sambungin ke Claude Code atau Cursor.
Bangun triage agent beneran pake OpenAI Agents SDK: tools, handoff ke spesialis, input guardrail yang trip di request di luar scope, dan trace otomatis ke platform.openai.com. Kode beneran, tinggal copy-paste.