E se você pudesse fazer a um chatbot uma pergunta do tamanho de uma enciclopédia inteira e obter uma resposta em tempo real? Consultas de tokens multimilionários com 32 vezes mais usuários agora são possíveis com o Helix Parallelism, uma inovação da #NVIDIAResearch que impulsiona a inferência em grande escala. 🔗

Blog v2.0 @AgentOpsAI agora no ar! Trazendo você um passo mais perto do mundo da observabilidade do agente, infra e operações

Estamos avançando no desenvolvimento de IA agêntica com o Firebase Studio. Obtenha os detalhes da atualização mais recente ↓

Conheça o Context, o primeiro pacote de escritório de IA. A humanidade gasta 2,5 trilhões de horas por ano em trabalho de escritório. O contexto pode dar um tiro na maior parte. Bem-vindo à era do trabalho com vibração. Inscreva-se hoje ou marque-@contextsuite com um prompt.

Apresentando o Orchids - a primeira ferramenta de IA do mundo que permite conversar com a IA para criar aplicativos e sites que não parecem "gerados por IA". Em benchmarks internos, o Orchids tem um desempenho quase 3x melhor em tarefas gerais de criação de aplicativos e sites do que qualquer outra ferramenta no mercado. Se você não acredita em nós, experimente o aplicativo orchids [dot] :) Comente "orquídeas" e nós lhe daremos 2 dias de créditos ilimitados.

Nós abrimos o código do Trae-Agent. Você pode todos 'git clone' 'cd trae-agent' agora

Se você quiser acelerar massivamente sua iteração no envio, você TEM que usar o dramaturgo mcp e dizer ao seu agente como usá-lo em suas (ou regras de cursor/claude/gemini) Desbloqueio ENORME

Crie um agente de tickets de suporte ao cliente com saída estruturada usando o Google Agent Development Kit. Código 100% Opensource com tutorial passo a passo:

O UX da IA ainda não existe. Imaginação, gosto e obsessão com o ciclo de feedback agente-humano - é assim que vamos acertar. Conheça o primeiro passo de @tryramp na orquestração agêntica. Alerta de spoiler, não é apenas bate-papo.

Este agente de IA Claude MCP substitui suas equipes de operações de $ 200K +. Eu provavelmente não deveria estar compartilhando o sistema exato de graça ... enquanto eu tentava pegar Pikachu às 3 da manhã no Pokémon Go, ele auditou todo o meu negócio, encontrou 12 gargalos e construiu 5 agentes n8n prontos para produção o ganho de eficiência é absolutamente INSANO A maioria dos fundadores queima meses contratando consultores de operações que cobram US$ 500/hora apenas para dizer o que está quebrado Este sistema agêntico faz todo o seu trabalho em minutos Veja o que acontece quando você o implanta: → executa uma auditoria completa de inteligência de negócios em 3 minutos (o que leva semanas para os consultores) → identifica 12+ gargalos de fluxo de trabalho que matam sua eficiência → arquiteta sistemas agenciais personalizados sob medida para o seu negócio → cria 5+ agentes de IA autônomos com tratamento avançado de erros → cria uma camada de orquestração inteligente sincronizando tudo junto → oferece transformação operacional completa em menos de 10 minutos toda a auditoria pela qual os consultores cobram US$ 50 mil agora acontece em 10 minutos ZERO conhecimento técnico necessário ZERO consultores caros necessários ZERO meses de idas e vindas Basta descrever sua configuração atual e vê-la construir seu império agêntico A matemática é estúpida simples: Salário da equipe de operações de US$ 200 mil versus implantação única do MCP Isso é $ 16,600 economizados mensalmente O sistema inclui: - Analisador de pilha de negócios inteligente - IA de detecção de gargalos - arquiteto agênico personalizado - construtor de agentes autônomos - documentação completa de implantação Esta é a infraestrutura operacional exata de 7 dígitos da construção do sistema e você está recebendo de graça Siga + RT + comente "MCP" e eu enviarei o guia de configuração COMPLETO hoje à noite não durma com isso cada semana que você espera é 30 + horas de trabalho manual que você nunca vai voltar

Aqui está meu tutorial de 1 hora sobre como usar o Claude Code para notas e pesquisas. 10x suas anotações com: - Fluxos agenciais centrais - comandos personalizados - tags/links automatizados - subagentes - uso da nuvem - STT O objetivo é "agente-pílula" sobre o futuro do trabalho. Fique atento a 10 dicas + demos em 61min.

Este NOVO sistema operacional de IA é INSANO! 🤯 Quer o guia completo? DM me.

MiniMax é o James Bond dos agentes de IA. Testei todos os construtores de sites de IA. Apenas um criou algo que eu realmente usaria. Indicadores de qualidade Minimax M1: → Execução de design perfeita em pixels → Elementos interativos funcionais → Integração multimídia profissional → Otimização de layout responsivo → Geração de conteúdo real Salve esta avaliação, ela guiará sua seleção de 📐 ferramentas Quer o guia completo? DM me. 📥

🤖 Novidade no blog da Nebius: Agente 101 – Lançamento de agentes de IA de nível de produção em escala Da prova de conceito aos sistemas de nível de produção, dividimos a pilha completa: ✅ Mestres em Direito ✅Estruturas: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi ✅Observabilidade: @helicone_ai, @AgentOpsAI @keywordsai ✅Aterramento em tempo real: @Linkup_platform ✅Memória, uso de ferramentas, avaliações e muito mais 🧠Tudo com tecnologia Nebius AI Studio – 30+ modelos de código aberto, inferência rápida, camadas econômicas e compatibilidade perfeita com drop-in.

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.

Por que seus agentes de codificação não precisam mais de trapos Nik Pash, da Cline, explicou por que ele não recomenda mais o RAG para agentes de codificação autônomos, e seus pontos batem mais do que eu esperava. A camada de aplicação está encolhendo. Toda a engenharia inteligente que construímos em torno do LLMS continua se tornando obsoleta à medida que os modelos melhoram. O que está acontecendo com o RAG: As janelas de contexto se expandiram drasticamente, tornando desnecessária a inserção da pesquisa Os agentes de codificação funcionam melhor com acesso direto a arquivos do que com incorporações em partes Alucinações nem são um problema quando você define a temperatura para 0 As preocupações de segurança com a incorporação de armazenamento são significativas Em vez de trapos, agentes de codificação modernos como Klein usam o que Nik chama de "integridade narrativa". Permitindo que o agente explore o código organicamente por meio de ferramentas como o GREP, lendo arquivos na íntegra e seguindo sua própria linha de pensamento. Isso imita como os engenheiros seniores realmente trabalham. Até Boris, do Cloud Code, admitiu que experimentou o Rag e o abandonou. O padrão é claro. Quando o rag ainda faz sentido: Restrições de orçamento (a pesquisa de inserção usa menos tokens) Data lakes não estruturados massivos Alguns casos de uso não codificantes mas para equipes de engenharia sérias? Pare de distrair seus agentes de codificação com a pesquisa incorporada. Deixe-os ler o código diretamente, construir a compreensão naturalmente e executar com foco. A verdadeira questão não é se o RAG está morto, é se você ainda está se apegando a soluções desatualizadas quando abordagens mais simples agora funcionam melhor.

A AgentOps está pronta para iniciar projetos de integração para nossa hospedagem de agentes. DM se você está procurando produzir seu agente