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AIのUXはまだ存在していません。 想像力、味覚、そしてエージェントと人間のフィードバックループへの執着、それが私たちがそれを正しく行う方法です。@tryrampのエージェントオーケストレーションへの第一歩をご紹介します。 ネタバレ注意、それはただのチャットではありません。

このクロードMCP AIエージェントは、$ 200K +運用チームを置き換えます。 私はおそらく、正確なシステムを無料で共有すべきではないでしょう... ポケモンGOで午前3時にピカチュウを捕まえようとしていたとき、それは私のビジネス全体を監査し、12のボトルネックを見つけ、5つの本番環境に対応したn8nエージェントを構築しました 効率向上は絶対に非常識です ほとんどの創業者は、何が壊れているのかを伝えるためだけに時給500ドルを請求する運用コンサルタントを雇うのに何ヶ月も費やします このエージェントシステムは、すべての仕事を数分で実行します デプロイすると、次のようになります。 → は 3 分で完全なビジネス インテリジェンス監査を実行します (コンサルタントは数週間かかります)。 →は、効率を低下させる12+のワークフローのボトルネックを特定します → Architectsは、お客様のビジネスに合わせたカスタムエージェントシステムを構築します →は、高度なエラー処理を備えた5 +自律AIエージェントを構築します → は、すべてを同期するインテリジェントなオーケストレーションレイヤーを作成します → は 10 分以内に完全な運用変革を実現 コンサルタントが$50Kを請求する監査全体は、現在10分で行われます 技術的な知識はゼロ 高価なコンサルタントはゼロ ZEROか月のやり取り 現在のセットアップを説明し、それがあなたのエージェント帝国を築くのを見守ってください 計算はばかげているほど単純です。 $200K ops チームの給与と 1 回限りの MCP デプロイ これは、毎月16,600ドル節約できます このシステムには以下が含まれます。 - インテリジェント・ビジネス・スタック・アナライザー - ボトルネック検出AI - カスタムエージェントアーキテクト - Autonomous Agent Builder (自律型エージェントビルダー) - 完全なデプロイメント・ドキュメンテーション これは、7桁の運用インフラストラクチャを構築する正確なシステムです そして、あなたはそれを無料で手に入れています フォロー+ RT +コメント「MCP」&今夜、完全なセットアップガイドをお送りします これで寝ないでください あなたが待つ毎週は、あなたが戻ってこない手作業の30 +時間です

これは、メモと研究にClaude Codeを使用する方法に関する私の1時間のチュートリアルです。 メモを10倍に: - コアエージェントフロー - カスタムコマンド - 自動タグ/リンク - サブエージェント - クラウドの使用状況 - STT 目標は、仕事の未来について「エージェントピル」することです。 10 のヒント + デモを 61 分でご覧ください。

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MiniMaxは、AIエージェントのジェームズ・ボンドです。 私はすべてのAIウェブサイトビルダーをテストしました。 私が実際に使うものを作ったのは1つだけでした。 ミニマックスM1品質指標: → ピクセルパーフェクトなデザインの実行 → 機能的なインタラクティブ要素 → プロフェッショナルマルチメディア統合 → レスポンシブレイアウトの最適化 → リアルコンテンツの生成 この評価を保存すると、ツールの選択📐がガイドされます 完全なガイドが必要ですか?DMを送ってください。📥

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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.

コーディングエージェントにRAGがもう必要ない理由 ClineのNik Pashは、自律型コーディングエージェントにRAGを推奨しなくなった理由を説明し、彼の指摘は私が予想していたよりも強くヒットしました。 アプリケーション層は縮小しています。LLMSを中心に構築するすべての巧妙なエンジニアリングは、モデルが改善するにつれて時代遅れになり続けています。 RAGで何が起こっているのか: コンテキストウィンドウが大幅に拡張され、検索の埋め込みが不要になりました コーディングエージェントは、チャンク化された埋め込みよりも直接ファイルアクセスの方がうまく機能します 温度を0に設定すると、幻覚は問題になりません ストレージの組み込みに関するセキュリティ上の懸念事項は大きい Kleinのような現代のコーディングエージェントは、Ragの代わりに、Nikが「Narrative Integrity」と呼ぶものを使用しています。エージェントは、grepなどのツールを使用してコードを有機的に探索し、ファイルを完全に読み取り、独自の思考の流れに従うことができます。これは、シニアエンジニアが実際にどのように働くかを模倣しています。 Cloud CodeのBorisでさえ、Ragを試して放棄したことを認めています。パターンははっきりしています。 RAGがまだ意味をなす場合: 予算の制約 (検索を埋め込むと使用するトークンが少なくなります) 大規模な非構造化データレイク コーディング以外のユースケース しかし、真面目なエンジニアリングチームにとってはどうでしょうか?埋め込み検索でコーディングエージェントの気を散らすのはやめましょう。彼らにコードを直接読ませ、自然に理解を深め、集中して実行させます。 本当の問題は、RAG が死んだかどうかではなく、より単純なアプローチがより効果的になったときに、まだ時代遅れの解決策にしがみついているかどうかです。

AgentOpsは、エージェントホスティングのオンボーディングプロジェクトを開始する準備ができています。エージェントの本番環境化を検討している場合はDMを送信してください