ماذا لو كان بإمكانك طرح سؤال على روبوت الدردشة بحجم موسوعة كاملة - والحصول على إجابة في الوقت الفعلي؟ أصبح من الممكن الآن استعلام الرموز الرمزية بملايين الرموز مع 32 ضعفا من المستخدمين باستخدام Helix Parallelism ، وهو ابتكار من #NVIDIAResearch يقود الاستدلال على نطاق واسع. 🔗

مدونة الإصدار 2.0 @AgentOpsAI مباشر الآن! تقريبك خطوة واحدة من عالم مراقبة الوكلاء والبنية التحتية والعمليات

نحن نعمل على تطوير الذكاء الاصطناعي الوكيل باستخدام Firebase Studio. احصل على تفاصيل آخر تحديث ↓

تعرف على السياق، أول مجموعة مكتبية الذكاء الاصطناعي. تقضي البشرية 2.5 تريليون ساعة سنويا في العمل المكتبي. يمكن للسياق أن يطلق النار على معظمه. مرحبا بكم في عصر العمل الحيوي. اشترك اليوم أو ضع علامة على @contextsuite بمطالبة.

نقدم لكم بساتين الفاكهة - أول أداة الذكاء الاصطناعي في العالم تتيح لك الدردشة باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تطبيقات ومواقع ويب لا تبدو "تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي". وفقا للمعايير الداخلية ، يعمل أداء Orchids بشكل أفضل بمقدار 3 مرات في مهام إنشاء التطبيقات ومواقع الويب العامة من أي أداة أخرى في السوق. إذا كنت لا تصدقنا ، فجربها في تطبيق بساتين الفاكهة [dot] :) التعليق على "بساتين الفاكهة" وسنقدم لك 2 أيام من الاعتمادات غير محدودة.

لقد قمنا بفتح المصدر Trae-Agent. يمكنك كل "git clone" "cd trae-agent" الآن

إذا كنت ترغب في تسريع تكرارك على الشحن بشكل كبير ، فيجب عليك استخدام mcp للكاتب المسرحي وإخبار وكيلك بكيفية استخدامه في قواعد (أو قواعد المؤشر / كلود / الجوزاء) فتح ضخم

أنشئ وكيل تذاكر دعم العملاء باستخدام الإخراج المنظم باستخدام Google Agent Development Kit. كود مفتوح المصدر 100٪ مع برنامج تعليمي خطوة بخطوة:

تجربة الذكاء الاصطناعي غير موجودة بعد. الخيال والذوق والاستحواذ على حلقة التغذية الراجعة بين الوكيل والإنسان - هذه هي الطريقة التي سنحصل عليها بشكل صحيح. تعرف على الخطوة الأولى @tryramp في التنسيق الوكيل. تنبيه المفسد ، إنها ليست مجرد دردشة.

يحل وكيل الذكاء الاصطناعي Claude MCP هذا محل فرق العمليات التي تبلغ 200 ألف دولار +. ربما لا ينبغي أن أشارك النظام الدقيق مجانا ... بينما كنت أحاول اللحاق ب Pikachu في الساعة 3 صباحا على Pokemon Go ، قامت بمراجعة عملي بالكامل ، ووجدت 12 اختناقا ، وبنيت لي 5 وكلاء n8n جاهزين للإنتاج مكاسب الكفاءة مجنون تماما يحرق معظم المؤسسين شهورا في توظيف مستشاري العمليات الذين يتقاضون 500 دولار في الساعة فقط لإخبارك بما هو مكسور يقوم هذا النظام الوكيل بعمله بالكامل في دقائق إليك ما يحدث عند نشره: يقوم → بإجراء تدقيق كامل لذكاء الأعمال في 3 دقائق (ما يستغرق أسابيع من الاستشاريين) يحدد → 12+ اختناقات سير العمل التي تقتل كفاءتك → المهندسين المعماريين أنظمة وكلاء مخصصة مصممة خصيصا لعملك → يبني 5+ وكلاء الذكاء الاصطناعي مستقلين مع معالجة متقدمة للأخطاء → ينشئ طبقة تنسيق ذكية تقوم بمزامنة كل شيء معا → يوفر تحولا تشغيليا كاملا في أقل من 10 دقائق يحدث التدقيق الكامل الذي يتقاضاه الاستشاريون 50 ألف دولار في الوقت الحالي في غضون 10 دقائق لا حاجة إلى معرفة تقنية صفر مطلوب مستشارين باهظي الثمن صفر أشهر ذهابا وإيابا ما عليك سوى وصف الإعداد الحالي ومشاهدته وهو يبني إمبراطوريتك الوكيلة الرياضيات غبية بسيطة: راتب فريق العمليات بقيمة 200 ألف دولار مقابل نشر MCP لمرة واحدة هذا هو $16,600 تم توفيره شهريا يشمل النظام: - محلل مكدس الأعمال الذكي - الذكاء الاصطناعي للكشف عن عنق الزجاجة - مهندس معماري وكيل مخصص - منشئ الوكيل المستقل - وثائق النشر الكاملة هذا هو النظام الدقيق الذي يبني البنية التحتية التشغيلية المكونة من 7 أرقام وأنت تحصل عليه مجانا اتبع + RT + تعليق "MCP" وسأرسل لك دليل الإعداد الكامل الليلة لا تنم على هذا كل أسبوع تنتظره هو 30+ ساعة من العمل اليدوي ولن تعود إليه أبدا

إليك برنامجي التعليمي لمدة ساعة واحدة حول كيفية استخدام كود كلود للملاحظات والأبحاث. 10 أضعاف ملاحظاتك مع: - التدفقات الوكيلة الأساسية - أوامر مخصصة - العلامات / الروابط الآلية - وكلاء فرعيون - استخدام السحابة - STT الهدف هو "وكيل حبوب منع الحمل" لك في مستقبل العمل. شاهد 10 نصائح + عروض توضيحية في 61 دقيقة.

نظام تشغيل الذكاء الاصطناعي الجديد هذا مجنون! 🤯 هل تريد الدليل الكامل؟ DM لي.

MiniMax هو جيمس بوند لوكلاء الذكاء الاصطناعي. اختبرت كل منشئ مواقع الذكاء الاصطناعي. واحد فقط ابتكر شيئا سأستخدمه بالفعل. مؤشرات الجودة Minimax M1: → تنفيذ تصميم مثالي للبكسل → العناصر التفاعلية الوظيفية → تكامل الوسائط المتعددة الاحترافي → تحسين التخطيط سريع الاستجابة → إنشاء محتوى حقيقي احفظ هذا التقييم ، وسوف يوجه اختيار 📐 الأداة الخاصة بك هل تريد الدليل الكامل؟ DM لي. 📥

🤖 الجديد في مدونة Nebius: Agent 101 - إطلاق وكلاء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع من إثبات المفهوم إلى أنظمة مستوى الإنتاج ، نقوم بتقسيم المكدس الكامل: ✅ ماجستير في القانون ✅أطر العمل: @crewaiinc ، @LangChainAI ، @Google ADK ، @AgnoAgi ✅الملاحظة: @helicone_ai ، @AgentOpsAI ، @keywordsai ✅التأريض في الوقت الفعلي: @Linkup_platform ✅الذاكرة واستخدام الأداة والإيفالات والمزيد 🧠كلها مدعومة من Nebius الذكاء الاصطناعي Studio - 30+ طرازا مفتوح المصدر ، واستدلال سريع ، ومستويات فعالة من حيث التكلفة ، وتوافق سلس مع الإسقاط

Reliability is the name of the game for agents, and it's unlikely to be solved purely at the model layer for the foreseeable future. This is creating green shoots for infrastructure builders, with a few interesting trends starting to emerge: 1. Simulation as CI for agents: a) The most valuable piece of data today is trajectory data i.e. collections of task (P) -> {t1, t2... tk} mappings. With more trajectory data, agents can be improved with techniques like RFT. b) Since these trajectories can be quite specific to a company's underlying data (D), you need to be able to actually simulate the behavior of agents within your environment vs. rely on 3P trajectory data. So, how might you do this? - Maintain an agent and MCP registry for an enterprise, and a staging environment. Bootstrap a metadata layer that contains the objective of each agent, the tools it has access to, the scope of each agent vis.a.vis each tool etc. Your SDK may need to generate MCP servers on the fly for certain internal applications. - Execute scenarios in staging for each agent by providing prompt / task variations, inspecting the tool calls produced and evaluating performance against a multi-objective reward function (e.g. performance against the objective, minimization of tool invocations). - A critical component is accurately providing quantifiable reward functions for each agent that unlock high-fidelity evals and close the loop for reliable CI. - All of this needs to be productized: easy-to-adopt infrastructure that developers can extend, but with batteries included. You can start to see a new paradigm forming—not unit tests for code, but simulation harnesses for agents. What happens when you get trajectory data? 2. Enterprises will move to "context lakes": - An evolving, queryable memory layer that serves as a hub for agent trajectories enriched by enterprise data stored in the delta lake / SNOW. A potent mix of a knowledge base, a semantic cache, and an execution log. - Extremely fast reads for inference-time retrieval that supports high QPS. - As mentioned in a prior post, the semantic cache (really interesting opportunity for startups) will cluster task–trajectory pairs (e.g., via k-means), enabling fast retrieval and “result fusing” during planning or tool selection. Agents will dip into the context lake constantly. High QPS, low-latency context fetch will become as important as fast embedding search is today. 3. Agent authentication becomes a first-class concern: -Traditional OAuth and API key models break down when agents act on behalf of users and themselves, across long-lived sessions. -You need a framework for agent identity, delegation, and scoping—one that supports things like tool level permissions, task bound credentials and delegation graphs. We’re entering an era where testing software means simulating behavior, querying software means retrieving context, and securing software means authenticating autonomous agents.

لماذا لم يعد وكلاء الترميز بحاجة إلى RAG بعد الآن أوضح باش من Cline سبب عدم قيامه ب RAG لوكلاء الترميز المستقلين ، وضربت نقاطه بقوة أكبر مما كنت أتوقع. طبقة التطبيق تتقلص. تستمر جميع الهندسة الذكية التي نبنيها حول أنظمة إدارة الأوامر في أن تصبح قديمة مع تحسن النماذج. ماذا يحدث مع Rag: توسعت نوافذ السياق بشكل كبير ، مما يجعل تضمين البحث غير ضروري يعمل وكلاء الترميز بشكل أفضل مع الوصول المباشر إلى الملفات من التضمينات المجزأة الهلوسة ليست مشكلة حتى عند ضبط درجة الحرارة على 0 مخاوف الأمان المتعلقة بتضمين التخزين مهمة بدلا من RAG ، يستخدم وكلاء الترميز الحديثون مثل كلاين ما يسميه "نزاهة السرد". السماح للوكيل باستكشاف التعليمات البرمجية بشكل عضوي من خلال أدوات مثل Grep ، وقراءة الملفات بالكامل ، واتباع سلسلة الأفكار الخاصة به. هذا يحاكي كيفية عمل كبار المهندسين بالفعل. حتى بوريس من Cloud Code اعترف بأنهم جربوا Rag وتخلوا عنه. النمط واضح. عندما لا تزال قطعة قماش منطقية: قيود الميزانية (يستخدم تضمين البحث عددا أقل من الرموز المميزة) بحيرات بيانات ضخمة غير منظمة بعض حالات الاستخدام غير المشفرة ولكن للفرق الهندسية الجادة؟ توقف عن تشتيت انتباه وكلاء الترميز الخاص بك من خلال تضمين البحث. دعهم يقرؤون الكود مباشرة ، ويبنون الفهم بشكل طبيعي ، وينفذون بتركيز. السؤال الحقيقي ليس ما إذا كانت RAG قد ماتت ، بل ما إذا كنت لا تزال متشبثا بحلول قديمة عندما تعمل الأساليب الأبسط الآن بشكل أفضل.

AgentOps جاهز لبدء مشاريع الإعداد لاستضافة وكلائنا. DM إذا كنت تتطلع إلى إنتاج وكيلك