Co by było, gdybyś mógł zadać chatbotowi pytanie wielkości całej encyklopedii i uzyskać odpowiedź w czasie rzeczywistym? Wielomilionowe zapytania o tokeny z 32 razy większą liczbą użytkowników są teraz możliwe dzięki Helix Parallelism, innowacji firmy #NVIDIAResearch, która napędza wnioskowanie na ogromną skalę. 🔗

Blog v2.0 @AgentOpsAI już na żywo! przybliżając Cię o krok do świata obserwowalności agentów, infrastruktury i operacji.

Rozwijamy rozwój agenturowej sztucznej inteligencji za pomocą Firebase Studio. Zapoznaj się ze szczegółami najnowszej aktualizacji ↓

Poznaj Context, pierwszy pakiet biurowy oparty na sztucznej inteligencji. Ludzkość spędza 2,5 biliona godzin rocznie na pracy biurowej. Kontekst może zrobić jeden strzał w większość z nich. Witamy w erze pracy opartej na wibracjach. Zarejestruj się już dziś lub oznacz @contextsuite monitem.

Przedstawiamy Orchids - pierwsze na świecie narzędzie AI, które pozwala na rozmowę z AI w celu tworzenia aplikacji i stron internetowych, które nie wyglądają i nie sprawiają wrażenia "wygenerowanych przez AI". W wewnętrznych testach Orchids osiąga wyniki bliskie 3x lepsze w ogólnych zadaniach związanych z tworzeniem aplikacji i stron internetowych niż jakiekolwiek inne narzędzie na rynku. Jeśli nam nie wierzysz, wypróbuj to na orchids [dot] app :) Skomentuj „orchids”, a damy ci 2 dni nieograniczonych kredytów.

Udostępniliśmy Trae-Agent na licencji open source. Wszyscy możecie teraz użyć 'git clone' 'cd trae-agent'

Jeśli chcesz znacznie przyspieszyć swoją iterację wysyłki, MUSISZ użyć mcp playwright i powiedzieć swojemu agentowi, jak go używać w swoich regułach (lub cursor/claude/gemini) OGROMNY unlock

Zbuduj agenta zgłoszeń do obsługi klienta ze strukturalnymi danymi wyjściowymi za pomocą Google Agent Development Kit. Kod w 100% Opensource z samouczkiem krok po kroku:

UX sztucznej inteligencji jeszcze nie istnieje. Wyobraźnia, gust i obsesja na punkcie pętli sprzężenia zwrotnego między agentem a człowiekiem – oto sposób, w jaki zrobimy to dobrze. Poznaj pierwszy krok firmy @tryramp w kierunku orkiestracji agentowej. Uwaga, spoiler, to nie tylko rozmowa.

Ten agent AI Claude MCP zastępuje twoje zespoły operacyjne o wartości 200 tys. +. Prawdopodobnie nie powinienem udostępniać dokładnego systemu za darmo... kiedy próbowałem złapać Pikachu o 3 nad ranem w Pokemon Go, przeprowadził audyt całej mojej firmy, znalazł 12 wąskich gardeł i zbudował mi 5 gotowych do produkcji agentów n8n wzrost wydajności jest absolutnie SZALONY Większość założycieli marnuje miesiące na zatrudnianie konsultantów ds. operacji, którzy pobierają 500 USD za godzinę tylko po to, aby powiedzieć Ci, co jest zepsute Ten system agentyczny wykonuje całą swoją pracę w ciągu kilku minut Oto, co się dzieje po wdrożeniu: → przeprowadza kompletny audyt Business Intelligence w 3 minuty (co konsultanci zajmują tygodnie) → identyfikuje 12+ wąskich gardeł w przepływie pracy, które zwiększają Twoją wydajność → architektów niestandardowych systemów agenturalnych dostosowanych do potrzeb Twojej firmy → tworzy 5+ autonomicznych agentów AI z zaawansowaną obsługą błędów → tworzy inteligentną warstwę orkiestracji, synchronizując wszystko ze sobą → zapewnia pełną transformację operacyjną w czasie krótszym niż 10 minut cały audyt, za który konsultanci pobierają teraz 50 tys. USD, odbywa się w 10 minut ZERO potrzebnej wiedzy technicznej ZERO drogich konsultantów ZERO miesięcy tam i z powrotem Po prostu opisz swoją obecną konfigurację i obserwuj, jak buduje twoje imperium agentów Matematyka jest głupio prosta: Wynagrodzenie zespołu operacyjnego w wysokości 200 tys. USD a jednorazowe wdrożenie MCP To 16 600 USD zaoszczędzone miesięcznie W skład systemu wchodzą: - Inteligentny analizator stosu biznesowego - sztuczna inteligencja wykrywająca wąskie gardła - Niestandardowy architekt agentów - Autonomiczny konstruktor agentów - Kompletna dokumentacja wdrożeniowa Jest to dokładnie ten system, który buduje 7-cyfrową infrastrukturę operacyjną i dostajesz to za darmo Postępuj zgodnie + RT + komentarz "MCP", a dziś wieczorem wyślę Ci PEŁNY przewodnik konfiguracji Nie śpij na tym Każdy tydzień, w którym czekasz, to 30+ godzin pracy ręcznej, której nigdy nie odzyskasz

Oto mój 1-godzinny samouczek na temat korzystania z Claude Code do notatek i badań. 10 razy więcej notatek dzięki: - Podstawowe przepływy agentów - Polecenia niestandardowe - Automatyczne tagi/linki - subagenci - Wykorzystanie chmury - STT (Stacja STT) Celem jest "agent-pill" na przyszłość pracy. Obejrzyj 10 wskazówek + demonstracje w 61 minut.

Ten NOWY system operacyjny AI jest SZALONY! 🤯 Chcesz uzyskać pełny przewodnik? Napisz do mnie.

MiniMax to James Bond wśród agentów AI. Przetestowałem każdy kreator stron internetowych AI. Tylko jeden stworzył coś, czego faktycznie bym używał. Wskaźniki jakości Minimax M1: → Perfekcyjne wykonanie projektu → Funkcjonalne elementy interaktywne → Profesjonalna integracja multimediów → Responsywna optymalizacja układu → Generowanie prawdziwych treści Zapisz tę ocenę, która pomoże Ci w wyborze 📐 narzędzia Chcesz uzyskać pełny przewodnik? Napisz do mnie. 📥

🤖 Nowość na blogu Nebius: Agent 101 – Uruchamianie agentów AI na poziomie produkcyjnym w skali Od dowodu koncepcji do systemów na poziomie produkcyjnym, rozkładamy pełny stos: ✅ LLMs ✅ Ramy: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi ✅ Obserwowalność: @helicone_ai, @AgentOpsAI, @keywordsai ✅ Ugruntowanie w czasie rzeczywistym: @Linkup_platform ✅ Pamięć, użycie narzędzi, oceny i więcej 🧠 Wszystko zasilane przez Nebius AI Studio – 30+ modeli open-source, szybka inferencja, opłacalne poziomy i bezproblemowa kompatybilność.

Niezawodność to kluczowa kwestia dla agentów, a w najbliższej przyszłości mało prawdopodobne jest, aby można to było rozwiązać wyłącznie na poziomie modelu. Tworzy to zielone pędy dla budowniczych infrastruktury, z kilkoma interesującymi trendami, które zaczynają się pojawiać: 1. Symulacja jako CI dla agentów: a) Najcenniejszym dzisiaj rodzajem danych są dane trajektorii, tj. zbiory zadań (P) -> {t1, t2... tk} mapowania. Dzięki większej ilości danych trajektorii, agenci mogą być ulepszani za pomocą technik takich jak RFT. b) Ponieważ te trajektorie mogą być dość specyficzne dla danych podstawowych firmy (D), musisz być w stanie rzeczywiście symulować zachowanie agentów w swoim środowisku, zamiast polegać na danych trajektorii zewnętrznych. Jak możesz to zrobić? - Utrzymuj rejestr agentów i MCP dla przedsiębiorstwa oraz środowisko stagingowe. Uruchom warstwę metadanych, która zawiera cel każdego agenta, narzędzia, do których ma dostęp, zakres każdego agenta w odniesieniu do każdego narzędzia itd. Twój SDK może potrzebować generować serwery MCP na bieżąco dla niektórych aplikacji wewnętrznych. - Wykonuj scenariusze w stagingu dla każdego agenta, dostarczając różnorodność promptów/zadań, badając wywołania narzędzi i oceniając wydajność w odniesieniu do funkcji nagrody wielokryterialnej (np. wydajność w odniesieniu do celu, minimalizacja wywołań narzędzi). - Krytycznym elementem jest dokładne dostarczanie wymiernych funkcji nagrody dla każdego agenta, które odblokowują wysokiej jakości ewaluacje i zamykają pętlę dla niezawodnego CI. - Wszystko to musi być zrealizowane jako produkt: infrastruktura łatwa do przyjęcia, którą deweloperzy mogą rozszerzać, ale z wbudowanymi bateriami. Możesz zacząć dostrzegać nowy paradygmat - nie testy jednostkowe dla kodu, ale symulacyjne narzędzia dla agentów. Co się dzieje, gdy uzyskasz dane trajektorii? 2. Przedsiębiorstwa przejdą do "jezior kontekstowych": - Ewoluująca, zapytalna warstwa pamięci, która służy jako centrum dla trajektorii agentów wzbogaconych danymi przedsiębiorstwa przechowywanymi w delta lake / SNOW. Potężna mieszanka bazy wiedzy, pamięci semantycznej i dziennika wykonania. - Ekstremalnie szybkie odczyty dla pobierania w czasie wnioskowania, które wspiera wysoką QPS. - Jak wspomniano w poprzednim poście, pamięć semantyczna (naprawdę interesująca okazja dla startupów) będzie grupować pary zadanie–trajektoria (np. za pomocą k-średnich), umożliwiając szybkie pobieranie i „fuzję wyników” podczas planowania lub wyboru narzędzi. Agenci będą stale korzystać z jeziora kontekstowego. Wysoka QPS, niskolatencyjne pobieranie kontekstu stanie się tak samo ważne, jak szybkie wyszukiwanie osadzeń jest dzisiaj. 3. Uwierzytelnianie agentów staje się kluczową kwestią: - Tradycyjne modele OAuth i kluczy API zawodzą, gdy agenci działają w imieniu użytkowników i siebie, w długotrwałych sesjach. - Potrzebujesz ram dla tożsamości agentów, delegacji i zakresu - takiej, która wspiera rzeczy takie jak uprawnienia na poziomie narzędzi, poświadczenia związane z zadaniami i grafy delegacji. Wkraczamy w erę, w której testowanie oprogramowania oznacza symulację zachowań, zapytania oprogramowania oznaczają pobieranie kontekstu, a zabezpieczanie oprogramowania oznacza uwierzytelnianie autonomicznych agentów.

Dlaczego Twoi programiści nie potrzebują już RAG Nik Pash z Cline wyjaśnił, dlaczego nie poleca już RAG dla autonomicznych agentów kodowania, a jego punkty uderzyły mocniej, niż się spodziewałem. Warstwa aplikacji kurczy się. Cała sprytna inżynieria, którą budujemy wokół LLMS, staje się przestarzała wraz z ulepszaniem modeli. Co się dzieje z RAG: Okna kontekstowe znacznie się rozszerzyły, dzięki czemu osadzanie wyszukiwania nie było konieczne Agenci kodowania działają lepiej z bezpośrednim dostępem do plików niż z osadzaniem fragmentarycznym Halucynacje nie stanowią nawet problemu, gdy ustawisz temperaturę na 0 Obawy dotyczące bezpieczeństwa związane z osadzaniem pamięci masowej są istotne Zamiast RAG, współcześni programiści, tacy jak Klein, używają tego, co Nik nazywa "integralnością narracyjną". Pozwól agentowi eksplorować kod organicznie za pomocą narzędzi takich jak grep, odczytywać pliki w całości i podążać za własnym tokiem myślenia. Naśladuje to sposób, w jaki faktycznie pracują starsi inżynierowie. Nawet Boris z Cloud Code przyznał, że spróbowali RAG i porzucili go. Wzór jest jasny. Kiedy nadal ma sens: Ograniczenia budżetowe (osadzanie wyszukiwania zużywa mniej tokenów) Ogromne jeziora danych nieustrukturyzowanych Niektóre przypadki użycia niezwiązane z kodowaniem Ale dla poważnych zespołów inżynierskich? Przestań rozpraszać swoich agentów kodowania za pomocą osadzania wyszukiwania. Pozwól im czytać kod bezpośrednio, budować zrozumienie w naturalny sposób i wykonywać z koncentracją. Prawdziwym pytaniem nie jest to, czy RAG jest martwy, ale czy nadal trzymasz się przestarzałych rozwiązań, podczas gdy prostsze podejścia działają teraz lepiej.

AgentOps jest gotowy do rozpoczęcia wdrażania projektów dla naszego hostingu agentów. Napisz do mnie, jeśli chcesz wprowadzić swojego agenta do produkcji.