Bază de cunoștințe
Bază de cunoștințe: Claude Code, RAG și agenți AI
Articole scurte despre uneltele cu care se construiesc agenți AI: sub-agenți, hooks, skill-uri și MCP în Claude Code, RAG și căutarea în documente, tiparele multi-agent și aprobarea omului. Fiecare articol are o schiță de tablă, întrebări frecvente și sursele publice din care vin faptele.
Actualizat la
Claude Code
Cum împarți munca între agenți, cum oprești o acțiune înainte să ruleze și cum dai agentului unelte și instrucțiuni.
Sub-agenți în Claude Code: ce sunt și când îi folosești
Un sub-agent în Claude Code este un asistent separat, cu fereastra lui de context, propriul system prompt și doar uneltele pe care i le permiți. Claude îi dă o sarcină, sub-agentul lucrează singur și trimite înapoi doar rezumatul, așa că logurile și rezultatele lungi nu umplu conversația principală.CiteșteHooks în Claude Code: cum oprești o acțiune înainte să ruleze
Un hook în Claude Code este un handler care rulează automat la un moment fix din sesiune: o comandă, un apel HTTP sau un prompt. Hook-ul PreToolUse rulează înainte ca Claude să folosească o unealtă și o poate opri, cu codul de ieșire 2 sau cu decizia deny, iar motivul ajunge la Claude.CiteșteSkill-uri în Claude Code: instrucțiuni care se încarcă la nevoie
Un skill în Claude Code este un folder cu un fișier SKILL.md, care are un nume, o descriere și instrucțiuni. Descrierea stă mereu în context, ca Claude să știe ce skill-uri are. Restul se încarcă abia când îl pornești cu /nume sau când cererea ta se potrivește cu descrierea.CiteșteCe este MCP (Model Context Protocol) și ce face un server MCP
MCP (Model Context Protocol) este un standard open source prin care o aplicație AI se conectează la sisteme externe: fișiere, baze de date, unelte, servicii. Un server MCP expune tools, resources și prompts, iar aplicația, de exemplu Claude Code, deschide câte un client pentru fiecare server la care se leagă.Citește
RAG și căutare în documente
Cum găsește un model informația în documentele tale și cum arată de unde a luat-o.
Ce este RAG și cum funcționează, pas cu pas
RAG (Retrieval-Augmented Generation) înseamnă că modelul caută întâi în documentele tale și scrie răspunsul din ce a găsit. Documentele se taie în bucăți, fiecare bucată devine un embedding într-un index, iar la fiecare întrebare bucățile cele mai apropiate ca sens intră în prompt, lângă întrebare.CiteșteCăutare hibridă: BM25 și vectori în aceeași căutare
Căutarea hibridă rulează aceeași întrebare de două ori: o dată cu BM25, care găsește cuvintele și codurile exacte, și o dată pe vectori, care găsesc textele apropiate ca sens. Cele două liste se unesc, de obicei prin Reciprocal Rank Fusion, iar un reranker alege la final ce ajunge la model.CiteșteCând nu ai nevoie de RAG
Nu ai nevoie de RAG când toate documentele încap în contextul modelului: le pui direct în prompt, iar prompt caching face întrebările repetate mai ieftine și mai rapide. Când nu încap, un agent poate căuta singur în fișiere, la nevoie. RAG cu index rămâne alegerea pe mult text, când viteza contează.CiteșteRăspuns cu sursa: cum reduci halucinațiile AI
Un răspuns cu sursa pune lângă fiecare afirmație pasajul din document care o susține. Modelul primește voie să spună „nu știu”, scoate întâi citatele și abia apoi răspunde, iar o afirmație fără citat se retrage. Halucinațiile scad mult, dar nu dispar, așa că deciziile importante le verifică un om.Citește
Agenți și control
Cum lucrează mai mulți agenți împreună și unde intră omul în decizie.
Orchestrator, workeri și evaluator: tipare pentru agenți AI
Orchestrator-workers este un tipar în care un model central împarte o sarcină, dă bucățile unor workeri și le combină rezultatele. În evaluator-optimizer, un model generează și altul evaluează, în buclă, până când rezultatul trece criteriile. Anthropic recomandă cea mai simplă soluție care merge și complexitate doar când e nevoie.CiteșteHuman in the loop: când aprobă omul ce face agentul AI
Human in the loop înseamnă că un om aprobă acțiunile cu impact mare ale unui agent AI înainte să se întâmple. Restul merge singur, cu unelte și permisiuni minime, iar autorizarea stă în sistemele din aval, în afara deciziei modelului. Așa recomandă OWASP să ții în frâu un agent cu prea multă putere.Citește
Ce folosești când în Claude Code
| Mecanism | Ce este | Când îl folosești |
|---|---|---|
| Sub-agent | Un asistent separat, cu context, prompt și unelte proprii, care întoarce doar un rezumat. | Când o sarcină produce mult output de care nu ai nevoie în conversație sau cere unelte restrânse. |
| Hook | Un handler care rulează automat la un eveniment din sesiune, de exemplu înainte de folosirea unei unelte. | Când ceva trebuie să se întâmple, sau să fie oprit, indiferent ce decide Claude. |
| Skill | Un folder cu SKILL.md: descrierea stă mereu în context, instrucțiunile se încarcă la folosire. | Pentru proceduri pe care le repeți și instrucțiuni lungi de care ai nevoie doar uneori. |
| MCP | Un standard deschis prin care aplicația AI se conectează la sisteme externe. | Pentru date și acțiuni din alte sisteme, când nu ai o unealtă de linie de comandă pentru ele. |
| CLAUDE.md | Instrucțiuni citite la începutul fiecărei sesiuni, tratate ca context, nu ca regulă impusă. | Pentru ce e valabil mereu: comenzi de build, convenții, structura proiectului. |