E se potessi porre a un chatbot una domanda grande quanto un'intera enciclopedia—e ricevere una risposta in tempo reale? Query multi-milionarie con 32 volte più utenti sono ora possibili grazie al Parallelismo Helix, un'innovazione di #NVIDIAResearch che guida l'inferenza su larga scala. 🔗

Blog v2.0 @AgentOpsAI ora attivo! ti avvicina un passo di più al mondo dell'osservabilità degli agenti, dell'infrastruttura e delle operazioni.

Stiamo avanzando nello sviluppo di AI agentica con Firebase Studio. Scopri i dettagli dell'ultimo aggiornamento ↓

Incontra Context, il primo pacchetto di strumenti per ufficio basato su AI. L'umanità trascorre 2,5 trilioni di ore all'anno nel lavoro d'ufficio. Context può gestire la maggior parte di esso in un colpo solo. Benvenuto nell'era del lavoro vibrazionale. Iscriviti oggi o menziona @contextsuite con un prompt.

Presentiamo Orchids - il primo strumento AI al mondo che ti consente di chattare con l'AI per creare app e siti web che non sembrano e non si sentono "generati da AI". Nei benchmark interni, Orchids ha prestazioni quasi 3 volte migliori nella creazione di app e siti web rispetto a qualsiasi altro strumento sul mercato. Se non ci credi, provalo su orchids [dot] app :) Commenta "orchids" e ti daremo 2 giorni di crediti illimitati.

Abbiamo reso open source Trae-Agent. Potete tutti `git clone` `cd trae-agent` ora.

Se vuoi accelerare notevolmente le tue iterazioni nel lancio, DEVI usare playwright mcp e dire al tuo agente come usarlo nelle tue (o regole cursor/claude/gemini) GRANDE sblocco

Crea un agente di supporto clienti con output strutturato utilizzando il Google Agent Development Kit. Codice 100% open source con tutorial passo-passo:

L'UX dell'IA non esiste ancora. Immaginazione, gusto e ossessione per il feedback loop agente-umano: è così che faremo le cose per bene. Incontra il primo passo di @tryramp nell'orchestrazione agentica. Spoiler: non è solo chat.

Questo agente AI Claude MCP sostituisce i tuoi team operativi da oltre $200K. Probabilmente non dovrei condividere il sistema esatto gratuitamente... mentre cercavo di catturare Pikachu alle 3 del mattino su Pokemon Go, ha auditato l'intero mio business, trovato 12 colli di bottiglia e costruito 5 agenti n8n pronti per la produzione. Il guadagno in efficienza è assolutamente INSANE. La maggior parte dei fondatori brucia mesi assumendo consulenti operativi che chiedono $500/ora solo per dirti cosa non va. Questo sistema agentico fa tutto il loro lavoro in pochi minuti. Ecco cosa succede quando lo distribuisci: → esegue un audit completo dell'intelligence aziendale in 3 minuti (quello che richiede settimane ai consulenti) → identifica 12+ colli di bottiglia nei flussi di lavoro che uccidono la tua efficienza → progetta sistemi agentici personalizzati su misura per il tuo business → costruisce 5+ agenti AI autonomi con gestione avanzata degli errori → crea uno strato di orchestrazione intelligente che sincronizza tutto insieme → fornisce una trasformazione operativa completa in meno di 10 minuti. L'intero audit che i consulenti addebitano $50K ora avviene in 10 minuti. ZERO conoscenze tecniche necessarie. ZERO consulenti costosi richiesti. ZERO mesi di tira e molla. Basta descrivere la tua configurazione attuale e guardare come costruisce il tuo impero agentico. La matematica è stupidamente semplice: $200K stipendio del team operativo contro un'unica distribuzione MCP. Questo significa $16,600 risparmiati mensilmente. Il sistema include: - analizzatore intelligente dello stack aziendale - AI per la rilevazione dei colli di bottiglia - architetto agentico personalizzato - costruttore di agenti autonomi - documentazione completa per la distribuzione. Questo è il sistema esatto che costruisce infrastrutture operative da 7 cifre. E lo stai ottenendo gratuitamente. Segui + RT + commenta "MCP" e ti invierò la GUIDA COMPLETA all'impostazione stasera. Non dormire su questo. Ogni settimana che aspetti sono 30+ ore di lavoro manuale che non riavrai mai indietro.

Ecco il mio tutorial di 1 ora su come utilizzare Claude Code per appunti e ricerche. 10 volte le tue note con: - Flussi agentici principali - comandi personalizzati - Tag/link automatizzati - Subagenti - utilizzo del cloud - stt L'obiettivo è quello di "metterti in pillola" sul futuro del lavoro. Guarda per 10 suggerimenti + demo in 61 minuti.

Questo NUOVO Sistema Operativo AI è PAZZESCO! 🤯 Vuoi la guida completa? Mandami un DM.

MiniMax è il James Bond degli agenti AI. Ho testato ogni costruttore di siti web AI. Solo uno ha creato qualcosa che userei davvero. Indicatori di Qualità Minimax M1: → Esecuzione del design pixel-perfect → Elementi interattivi funzionali → Integrazione multimediale professionale → Ottimizzazione del layout reattivo → Generazione di contenuti reali Salva questa valutazione, ti guiderà nella selezione degli strumenti 📐 Vuoi la guida completa? Mandami un DM. 📥

🤖 Nuovo sul blog di Nebius: Agent 101 – Lancio di agenti AI di livello produttivo su larga scala Dalla prova di concetto ai sistemi di livello produttivo, analizziamo l'intero stack: ✅ LLMs ✅ Framework: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi ✅ Osservabilità: @helicone_ai, @AgentOpsAI, @keywordsai ✅ Fondamento in tempo reale: @Linkup_platform ✅ Memoria, utilizzo degli strumenti, valutazioni e altro ancora 🧠 Tutto alimentato da Nebius AI Studio – oltre 30 modelli open-source, inferenza rapida, livelli economici e compatibilità senza soluzione di continuità.

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.

perché i tuoi agenti di codifica non hanno più bisogno di rag nik pash di cline ha spiegato perché non raccomanda più rag per agenti di codifica autonomi, e i suoi punti hanno colpito più duramente di quanto mi aspettassi. il livello applicativo si sta riducendo. tutta l'ingegneria intelligente che costruiamo attorno agli llm continua a diventare obsoleta man mano che i modelli migliorano. cosa sta succedendo con rag: le finestre di contesto si sono ampliate drasticamente, rendendo la ricerca di embedding non necessaria gli agenti di codifica funzionano meglio con accesso diretto ai file piuttosto che con embedding a pezzi le allucinazioni non sono nemmeno un problema quando imposti la temperatura a 0 le preoccupazioni per la sicurezza con lo stoccaggio degli embedding sono significative invece di rag, gli agenti di codifica moderni come klein usano ciò che nik chiama "integrità narrativa". lasciando che l'agente esplori il codice in modo organico attraverso strumenti come grep, leggendo i file per intero e seguendo il proprio filo di pensiero. questo imita il modo in cui gli ingegneri senior lavorano realmente. even cloud code's boris ha ammesso che hanno provato rag e l'hanno abbandonato. il modello è chiaro. quando rag ha ancora senso: vincoli di budget (la ricerca di embedding utilizza meno token) lacune di dati non strutturati massive alcuni casi d'uso non legati alla codifica ma per team di ingegneria seri? smettila di distrarre i tuoi agenti di codifica con la ricerca di embedding. lascia che leggano il codice direttamente, costruiscano comprensione in modo naturale ed eseguano con concentrazione. la vera domanda non è se rag è morto, ma se stai ancora aggrappandoti a soluzioni obsolete quando approcci più semplici ora funzionano meglio.

AgentOps è pronto per iniziare a integrare progetti per il nostro hosting di agenti. Inviami un DM se stai cercando di mettere in produzione il tuo agente.