Co kdybyste mohli položit chatbotovi otázku o velikosti celé encyklopedie – a dostat odpověď v reálném čase? Dotazy na miliony tokenů s 32x více uživateli jsou nyní možné díky Helix Parallelism, inovaci společnosti #NVIDIAResearch, která řídí odvozování v obrovském měřítku. 🔗

Blog v2.0 @AgentOpsAI nyní živě! Posouváme vás o krok blíže do světa pozorovatelnosti agentů, infrastruktuře a operacích

Pokračujeme ve vývoji agentické umělé inteligence pomocí Firebase Studio. Získejte podrobnosti o nejnovější aktualizaci ↓

Meet Context, the first AI office suite. Humanity spends 2.5 trillion hours a year on office work. Context can one-shot most of it. Welcome to the era of vibe-working. Sign up today or tag @contextsuite with a prompt.

Introducing Orchids - the world's first AI tool that lets you chat with AI to build apps and websites that don't look and feel "AI generated". On internal benchmarks, Orchids performs close to 3x better on general app and website creation tasks than any other tool on the market. If you don't believe us, give it a try at orchids [dot] app :) Comment “orchids” and we'll give you 2 days of unlimited credits.

We’ve open-sourced Trae-Agent. You can all `git clone` `cd trae-agent` now

Pokud chcete masivně urychlit svou iteraci přepravy, MUSÍTE použít dramatik mcp a říct svému agentovi, jak ho má používat ve svých (nebo kurzorových/claudových/gemini pravidlech) OBROVSKÉ odemknutí

Vytvořte agenta zákaznické podpory se strukturovaným výstupem pomocí sady Google Agent Development Kit. 100% Opensource kód s podrobným návodem:

UX umělé inteligence zatím neexistuje. Představivost, vkus a posedlost smyčkou zpětné vazby mezi agentem a člověkem – tak to uděláme správně. Seznamte se s prvním krokem @tryramp k agentické orchestraci. Pozor, spoiler, není to jen chat.

Tento agent Claude MCP AI nahradí vaše provozní týmy za 200 tisíc $+. Asi bych neměl sdílet přesný systém zadarmo... když jsem se snažil chytit Pikachu ve 3 hodiny ráno na Pokémon Go, zkontroloval celé mé podnikání, našel 12 úzkých hrdel a postavil mi 5 agentů n8n připravených k produkci nárůst efektivity je naprosto šílený Většina zakladatelů stráví měsíce najímáním konzultantů OPS, kteří si účtují 500 dolarů za hodinu jen za to, aby vám řekli, co je rozbité Tento agentický systém udělá celou svou práci během několika minut Co se stane, když ji nasadíte: → provede kompletní audit business intelligence za 3 minuty (konzultantům to trvá týdny) → identifikuje 12+ úzkých míst pracovních postupů, které zabíjejí vaši efektivitu → architekti agentské systémy na míru vašemu podnikání → vytváří 5+ autonomních AI agentů s pokročilým zpracováním chyb → vytváří inteligentní vrstvu orchestrace, která vše synchronizuje dohromady → přináší kompletní provozní transformaci za méně než 10 minut celý audit, za který si konzultanti účtují 50 tisíc dolarů, se nyní odehraje za 10 minut Nejsou potřeba žádné technické znalosti NULA potřeba drahých konzultantů NULA měsíců tam a zpět Stačí popsat své současné nastavení a sledovat, jak buduje vaše agentské impérium Matematika je hloupě jednoduchá: Plat týmu 200 tisíc $ za operaci vs. jednorázové nasazení MCP to je 16 600 $ ušetřených měsíčně Systém obsahuje: - Inteligentní analyzátor obchodního zásobníku - AI detekce úzkých míst - agentický architekt na míru - Autonomní agent Builder - kompletní implementační dokumentaci To je přesný systém budující 7místnou provozní infrastrukturu a dostanete ji zdarma Sledujte + RT + komentář "MCP" a dnes večer vám pošlu CELÝ průvodce nastavením. nespíš na tomhle každý týden, kdy čekáte, je 30+ hodin manuální práce, kterou už nikdy nedostanete zpět

Zde je můj 1hodinový tutoriál o tom, jak používat Claude Code pro poznámky a výzkum. 10násobek vašich bankovek díky: - klíčové agentické toky - vlastní příkazy - automatizované tagy/odkazy - subagenti - využití cloudu - STT Cílem je "pilulku" na budoucnost práce. Podívejte se na 10 tipů + ukázek za 61 minut.

Tento NOVÝ operační systém AI je šílený! 🤯 Chcete kompletního průvodce? Pošlete mi zprávu.

MiniMax je James Bond mezi AI agenty. Otestoval jsem každý nástroj pro tvorbu webových stránek s umělou inteligencí. Pouze jedna vytvořila něco, co bych skutečně použil. Indikátory kvality Minimax M1: → Dokonalé provedení designu → Funkční interaktivní prvky → Profesionální integrace multimédií → Responzivní optimalizace rozvržení → Generování skutečného obsahu Uložte si toto hodnocení, bude vodítkem při výběru 📐 nástroje Chcete kompletního průvodce? Pošlete mi zprávu. 📥

🤖 Novinka na blogu společnosti Nebius: Agent 101 – Uvedení agentů umělé inteligence na produkční úrovni ve velkém měřítku Od systémů na úrovni proof-of-concept až po systémy na produkční úrovni rozebíráme celý balíček: ✅ LLM ✅Rámce: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi ✅Pozorovatelnost: @helicone_ai, @AgentOpsAI, @keywordsai ✅Uzemnění v reálném čase: @Linkup_platform ✅Paměť, využití nástrojů, vyhodnocení a další 🧠To vše poháněno Nebius AI Studio – 30+ modelů s otevřeným zdrojovým kódem, rychlá inference, nákladově efektivní úrovně a bezproblémová kompatibilita.

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.

Proč vaši kódovací agenti již nepotřebují hadr Nik Pash z Cline vysvětlil, proč již nedoporučuje RAG pro autonomní kódovací agenty, a jeho body zasáhly více, než jsem očekával. Aplikační vrstva se zmenšuje. Veškeré chytré inženýrství, které kolem LLM vytváříme, se s tím, jak se modely zlepšují, stává zastaralým. Co se děje s RAG: Kontextová okna se dramaticky rozšířila, takže vkládání vyhledávání nebylo nutné Kódovací agenti pracují lépe s přímým přístupem k souborům než s blokovým vkládáním Halucinace nejsou problém ani při nastavení teploty na 0 Obavy o zabezpečení při vkládání úložiště jsou významné Místo RAG používají moderní kódovací agenti, jako je Klein, to, co Nik nazývá "narativní integritou". Nechá agenta organicky prozkoumávat kód prostřednictvím nástrojů, jako je Grep, číst soubory v plném rozsahu a sledovat svůj vlastní myšlenkový pochod. To napodobuje způsob, jakým starší inženýři skutečně pracují. Dokonce i Boris z Cloud Code přiznal, že zkusili Hag a opustili ho. Vzorec je jasný. Když hadr stále dává smysl: rozpočtová omezení (vkládání vyhledávání používá méně tokenů) masivní nestrukturovaná datová jezera Některé případy použití bez kódování Ale pro seriózní inženýrské týmy? Přestaňte rozptylovat své kódovací agenty vkládáním vyhledávání. Nechte je číst kód přímo, přirozeně si budovat porozumění a provádět se soustředěním. Skutečnou otázkou není, zda je Rag mrtvý, ale zda stále lpíte na zastaralých řešeních, když jednodušší přístupy nyní fungují lépe.

AgentOps je připraven zahájit onboarding projektů pro náš agent hosting. DM, pokud chcete vytvořit svého agenta