Bagaimana jika Anda dapat mengajukan pertanyaan kepada chatbot seukuran seluruh ensiklopedia—dan mendapatkan jawabannya secara real time? Jutaan kueri token dengan 32x lebih banyak pengguna sekarang dimungkinkan dengan Helix Parallelism, sebuah inovasi oleh #NVIDIAResearch yang mendorong inferensi dalam skala besar. 🔗

Blog v2.0 @AgentOpsAI sekarang tayang! Membawa Anda selangkah lebih dekat ke dunia observabilitas agen, infra, dan operasi

Kami memajukan pengembangan AI agen dengan Firebase Studio. Dapatkan detail pembaruan terbaru ↓

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.

Memperkenalkan Orchids - alat AI pertama di dunia yang memungkinkan Anda mengobrol dengan AI untuk membangun aplikasi dan situs web yang tidak terlihat dan terasa "dihasilkan AI". Pada tolok ukur internal, Orchids berkinerja hampir 3x lebih baik pada tugas pembuatan aplikasi dan situs web umum daripada alat lain di pasaran. Jika Anda tidak percaya kepada kami, cobalah aplikasi anggrek [titik] :) Beri komentar "anggrek" dan kami akan memberi Anda kredit tak terbatas selama 2 hari.

Kami memiliki Trae-Agent open-source. Anda semua dapat 'git clone' 'cd trae-agent' sekarang

Jika Anda ingin mempercepat iterasi pengiriman secara besar-besaran, Anda HARUS menggunakan penulis drama mcp dan memberi tahu agen Anda cara menggunakannya dalam aturan Anda (atau kursor/claude/gemini) Buka kunci BESAR

Buat Agen Tiket Dukungan Pelanggan dengan output Terstruktur menggunakan Kit Pengembangan Agen Google. 100% kode Opensource dengan tutorial langkah demi langkah:

UX AI belum ada. Imajinasi, selera, dan terobsesi dengan lingkaran umpan balik agen-manusia—begitulah cara kita melakukannya dengan benar. Temui langkah pertama @tryramp ke dalam orkestrasi agen. Peringatan spoiler, ini bukan hanya obrolan.

Agen AI Claude MCP ini menggantikan Tim Operasi Anda senilai $200K+. Saya mungkin seharusnya tidak membagikan sistem yang tepat secara gratis... saat saya mencoba menangkap Pikachu pada pukul 3 pagi di Pokemon Go, itu mengaudit seluruh bisnis saya, menemukan 12 kemacetan, dan membuat saya 5 agen n8n yang siap produksi perolehan efisiensi benar-benar GILA Sebagian besar pendiri membakar waktu berbulan-bulan mempekerjakan konsultan OPS yang mengenakan biaya $500/jam hanya untuk memberi tahu Anda apa yang rusak Sistem agen ini melakukan seluruh pekerjaan mereka dalam hitungan menit Inilah yang terjadi saat Anda menerapkannya: → menjalankan audit intelijen bisnis lengkap dalam 3 menit (yang membutuhkan waktu berminggu-minggu bagi konsultan) → mengidentifikasi 12+ kemacetan alur kerja yang mematikan efisiensi Anda → arsitek sistem agen khusus yang disesuaikan dengan bisnis Anda → membangun 5+ agen AI otonom dengan penanganan kesalahan tingkat lanjut → membuat lapisan orkestrasi cerdas yang menyinkronkan semuanya bersama-sama → memberikan transformasi operasional lengkap dalam waktu kurang dari 10 menit seluruh audit yang dikenakan konsultan $50K untuk saat ini terjadi dalam 10 menit ZERO pengetahuan teknis yang dibutuhkan NOL konsultan mahal yang diperlukan NOL bulan bolak-balik jelaskan saja pengaturan Anda saat ini dan saksikan membangun kerajaan agen Anda Matematikanya bodoh sederhana: Gaji tim ops $200K vs penyebaran MCP satu kali Itu $16,600 dihemat setiap bulan Sistem ini meliputi: - Penganalisis tumpukan bisnis cerdas - AI deteksi kemacetan - Arsitek Agen Kustom - Pembuat Agen Otonom - dokumentasi penerapan lengkap Ini adalah sistem yang tepat membangun infrastruktur operasional 7 digit dan Anda mendapatkannya secara gratis Ikuti + RT + komentar "MCP" & Saya akan mengirimkan panduan pengaturan LENGKAP malam ini Jangan tidur di sini Setiap minggu Anda menunggu adalah 30+ jam pekerjaan manual yang tidak akan pernah Anda dapatkan kembali

Berikut adalah tutorial 1 jam saya tentang cara menggunakan Claude Code untuk catatan & penelitian. 10x catatan Anda dengan: - aliran agen inti - perintah khusus - tag/tautan otomatis - subagen - penggunaan cloud - STT Tujuannya adalah untuk "memotong" Anda tentang masa depan pekerjaan. Tonton 10 tips + demo dalam 61 menit.

Sistem Operasi AI BARU ini GULA! 🤯 Ingin panduan lengkapnya? DM saya.

MiniMax adalah James Bond dari agen AI. Saya menguji setiap pembuat situs web AI. Hanya satu yang menciptakan sesuatu yang benar-benar akan saya gunakan. Indikator Kualitas Minimax M1: → Eksekusi desain sempurna piksel → Elemen interaktif fungsional → Integrasi multimedia profesional → Optimasi tata letak responsif → Pembuatan konten nyata Simpan evaluasi ini, ini akan memandu pemilihan 📐 alat Anda Ingin panduan lengkapnya? DM saya. 📥

🤖 Baru di blog Nebius: Agen 101 – Meluncurkan agen AI tingkat produksi dalam skala besar Dari sistem proof-of-concept hingga tingkat produksi, kami memecah tumpukan lengkap: ✅ LLM ✅Kerangka kerja: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi ✅Observabilitas: @helicone_ai, @AgentOpsAI, @keywordsai ✅Pembumian waktu nyata: @Linkup_platform ✅Memori, penggunaan alat, evals & lainnya 🧠Semua didukung oleh Nebius AI Studio – 30+ model sumber terbuka, inferensi cepat, tingkat hemat biaya, dan kompatibilitas drop-in yang mulus.

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.

Mengapa Agen Pengkodean Anda Tidak Membutuhkan Rag Lagi Nik Pash dari Cline menjelaskan mengapa dia tidak lagi merekomendasikan RUG untuk agen pengkodean otonom, dan poinnya lebih keras dari yang saya harapkan. Lapisan aplikasi menyusut. Semua rekayasa cerdas yang kami bangun di sekitar LLMS terus menjadi usang seiring dengan peningkatan model. Apa yang terjadi dengan Rag: Jendela konteks diperluas secara dramatis, membuat pencarian penyematan tidak perlu Agen pengkodean bekerja lebih baik dengan akses file langsung daripada penyematan yang dipotong halusinasi bahkan tidak menjadi masalah ketika Anda mengatur suhu ke 0 Masalah keamanan dengan penyematan penyimpanan sangat signifikan Alih-alih kain, agen pengkodean modern seperti Klein menggunakan apa yang disebut Nik sebagai "integritas naratif". Membiarkan agen menjelajahi kode secara organik melalui alat seperti grep, membaca file secara lengkap, dan mengikuti alur pemikirannya sendiri. Ini meniru bagaimana insinyur senior sebenarnya bekerja. Bahkan Boris dari Cloud Code mengakui bahwa mereka mencoba Rag dan meninggalkannya. Polanya jelas. Ketika kain masih masuk akal: batasan anggaran (menyematkan pencarian menggunakan lebih sedikit token) Danau data besar-besaran yang tidak terstruktur Beberapa kasus penggunaan non-pengkodean Tetapi untuk tim teknik yang serius? Berhentilah mengalihkan perhatian agen pengkodean Anda dengan menyematkan penelusuran. biarkan mereka membaca kode secara langsung, membangun pemahaman secara alami, dan mengeksekusi dengan fokus. Pertanyaan sebenarnya bukanlah apakah kain sudah mati, melainkan apakah Anda masih berpegang teguh pada solusi usang ketika pendekatan yang lebih sederhana sekarang bekerja lebih baik.

AgentOps siap untuk memulai proyek orientasi untuk hosting agen kami. DM jika Anda ingin memproduksi agen Anda