Hva om du kunne stille en chatbot et spørsmål på størrelse med et helt leksikon – og få svar i sanntid? Multi-million token-spørringer med 32 ganger flere brukere er nå mulig med Helix Parallelism, en innovasjon fra #NVIDIAResearch som driver slutning i stor skala. 🔗

Blogg v2.0 @AgentOpsAI nå live! Tar deg ett skritt nærmere en verden av agentobserverbarhet, infrastruktur og operasjoner

Vi fremmer agentbasert AI-utvikling med Firebase Studio. Få detaljene om den siste oppdateringen ↓

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

Hvis du vil fremskynde iterasjonen din på frakt massivt, må du bruke dramatiker mcp og fortelle agenten din hvordan du bruker den i (eller markør/claude/gemini-reglene) STOR opplåsing

Bygg en kundestøtte billettagent med strukturert utgang ved hjelp av Google Agent Development Kit. 100% Opensource-kode med trinn-for-trinn opplæring:

UX for AI eksisterer ikke ennå. Fantasi, smak og besettelse av agent-menneske-tilbakemeldingssløyfen – det er slik vi får det riktig. Møt @tryramp første skritt inn i agentorkestrering. Spoilervarsel, det er ikke bare chat.

This Claude MCP AI Agent replaces your $200K+ Operations Teams. I probably shouldn't be sharing the exact system for free... while I was trying to catch Pikachu at 3am on Pokemon Go, it audited my entire business, found 12 bottlenecks, and built me 5 production-ready n8n agents the efficiency gain is absolutely INSANE most founders burn months hiring ops consultants who charge $500/hour just to tell you what's broken this agentic system does their entire job in minutes here's what happens when you deploy it: → runs complete business intelligence audit in 3 minutes (what takes consultants weeks) → identifies 12+ workflow bottlenecks killing your efficiency → architects custom agentic systems tailored to your business → builds 5+ autonomous AI agents with advanced error handling → creates intelligent orchestration layer syncing everything together → delivers complete operational transformation in under 10 minutes the entire audit that consultants charge $50K for now happens in 10 minutes ZERO technical knowledge needed ZERO expensive consultants required ZERO months of back-and-forth just describe your current setup and watch it build your agentic empire the math is stupid simple: $200K ops team salary vs one-time MCP deployment that's $16,600 saved monthly the system includes: - intelligent business stack analyzer - bottleneck detection AI - custom agentic architect - autonomous agent builder - complete deployment documentation this is the exact system building 7-figure operational infrastructure and you're getting it for free Follow + RT + comment "MCP" & I'll send you the FULL setup guide tonight don't sleep on this every week you wait is 30+ hours of manual work you'll never get back

Her er min 1-timers veiledning om hvordan du bruker Claude Code til notater og forskning. 10x notatene dine med: - Sentrale agentiske flyter - Egendefinerte kommandoer - automatiserte tagger/lenker - underagenter - bruk av skyen - stt Målet er å "agent-pille" deg på fremtidens arbeid. Se etter 10 tips + demoer på 61 minutter.

Dette NYE AI-operativsystemet er SINNSSYKT! 🤯 Vil du ha hele guiden? DM meg.

MiniMax er AI-agentenes James Bond. Jeg testet alle AI-nettstedbyggere. Bare én skapte noe jeg faktisk ville brukt. Minimax M1 kvalitetsindikatorer: → Pixel-perfekt designutførelse → Funksjonelle interaktive elementer → Profesjonell multimedieintegrasjon → Responsiv layoutoptimalisering → Generering av ekte innhold Lagre denne evalueringen, den vil veilede ditt valg av verktøy 📐 Vil du ha hele guiden? DM meg. 📥

🤖 Nytt på Nebius-bloggen: Agent 101 – Lansering av AI-agenter i produksjonskvalitet i stor skala Fra proof-of-concept til systemer på produksjonsnivå bryter vi ned hele stabelen: ✅ LLM-er ✅Rammeverk: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi ✅Observerbarhet: @helicone_ai, @AgentOpsAI, @keywordsai ✅Jording i sanntid: @Linkup_platform ✅Minne, verktøybruk, evalueringer og mer 🧠Alt drevet av Nebius AI Studio – 30+ åpen kildekode-modeller, rask slutning, kostnadseffektive nivåer og sømløs drop-in-kompatibilitet.

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.

Hvorfor kodeagentene dine ikke trenger RAG lenger Nik Pash fra Cline forklarte hvorfor han ikke lenger anbefaler RAG for autonome kodeagenter, og poengene hans traff hardere enn jeg forventet. påføringslaget krymper. All den smarte ingeniørkunsten vi bygger rundt LLM-er blir stadig foreldet etter hvert som modellene forbedres. Hva skjer med RAG: kontekstvinduer utvidet seg dramatisk, noe som gjorde innebygging av søk unødvendig Kodeagenter fungerer bedre med direkte filtilgang enn segmenterte innebygginger Hallusinasjoner er ikke engang et problem når du setter temperaturen til 0 Sikkerhetsproblemer med innebyggingslagring er betydelige I stedet for fille bruker moderne kodeagenter som Klein det Nik kaller "narrativ integritet". La agenten utforske kode organisk gjennom verktøy som GREP, lese filer i sin helhet og følge sin egen tankegang. Dette etterligner hvordan senioringeniører faktisk jobber. Til og med Cloud Codes Boris innrømmet at de prøvde Rag og forlot det. Mønsteret er tydelig. Når fille fortsatt gir mening: budsjettbegrensninger (innebygging av søk bruker færre tokener) Massive ustrukturerte datasjøer Noen ikke-kodende brukstilfeller Men for seriøse ingeniørteam? Slutt å distrahere kodeagentene dine med innebyggingssøk. La dem lese koden direkte, bygge forståelse naturlig og utføre med fokus. Det virkelige spørsmålet er ikke om Rag er død, det er om du fortsatt klamrer deg til utdaterte løsninger når enklere tilnærminger nå fungerer bedre.

AgentOps er klar til å starte onboarding-prosjekter for vår agenthosting. DM hvis du ønsker å produsere agenten din