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A UX da IA ainda não existe. Imaginação, gosto e obsessão pelo ciclo de feedback agente-humano – é assim que vamos acertar. Conheça o primeiro passo de @tryramp na orquestração agente. Alerta de spoiler, não é só bate-papo.

Este Claude MCP AI Agent substitui as suas equipas de operações de $200K+. Eu provavelmente não deveria estar compartilhando o sistema exato de graça ... enquanto eu estava tentando pegar Pikachu às 3 da manhã no Pokemon Go, ele auditou todo o meu negócio, encontrou 12 gargalos e me construiu 5 agentes n8n prontos para produção o ganho de eficiência é absolutamente insano A maioria dos fundadores queima meses contratando consultores de operações que cobram US $ 500 / hora apenas para dizer o que está quebrado Este sistema agentic faz todo o seu trabalho em minutos Veja o que acontece quando você o implanta: → executa auditoria completa de business intelligence em 3 minutos (o que leva semanas para consultores) → identifica 12+ gargalos de fluxo de trabalho que matam sua eficiência → arquiteta sistemas agenticos personalizados sob medida para o seu negócio → cria 5+ agentes de IA autônomos com tratamento avançado de erros → cria uma camada de orquestração inteligente sincronizando tudo junto → oferece transformação operacional completa em menos de 10 minutos toda a auditoria que os consultores cobram US$ 50 mil por enquanto acontece em 10 minutos ZERO conhecimento técnico necessário ZERO consultores caros necessários ZERO meses de idas e vindas Basta descrever sua configuração atual e vê-la construir seu império agentic A matemática é estúpida simples: Salário de US$ 200 mil da equipe de operações vs implantação única de MCP São US$ 16.600 economizados mensalmente O sistema inclui: - analisador inteligente de pilha de negócios - AI de deteção de gargalos - Arquiteto Agente Personalizado - construtor de agentes autónomos - documentação completa de implantação Este é o edifício exato do sistema de infraestrutura operacional de 7 dígitos e você está recebendo de graça Seguir + RT + comentário "MCP" & Vou enviar-lhe o guia de configuração COMPLETO esta noite não durma com isso cada semana que você espera é 30 + horas de trabalho manual que você nunca vai voltar

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Confiabilidade é o nome do jogo para agentes, e é improvável que seja resolvido puramente na camada de modelo no futuro próximo. Isso está criando brotos verdes para os construtores de infraestrutura, com algumas tendências interessantes começando a surgir: 1. Simulação como IC para agentes: a) Os dados mais valiosos hoje são os dados de trajetória, ou seja, coleções de tarefas (P) -> {t1, t2... mapeamentos tk}. Com mais dados de trajetória, os agentes podem ser melhorados com técnicas como a RFT. b) Como essas trajetórias podem ser bastante específicas para os dados subjacentes de uma empresa (D), você precisa ser capaz de realmente simular o comportamento dos agentes dentro do seu ambiente versus confiar em dados de trajetória 3P. Então, como você poderia fazer isso? - Manter um agente e registro MCP para uma empresa, e um ambiente de preparação. Bootstrap uma camada de metadados que contém o objetivo de cada agente, as ferramentas às quais ele tem acesso, o escopo de cada agente vis.a.vis cada ferramenta etc. Seu SDK pode precisar gerar servidores MCP em tempo real para determinados aplicativos internos. - Executar cenários em preparo para cada agente, fornecendo variações de prompt / tarefa, inspecionando as chamadas de ferramenta produzidas e avaliando o desempenho em relação a uma função de recompensa multiobjetivo (por exemplo, desempenho em relação ao objetivo, minimização de invocações de ferramentas). - Um componente crítico é fornecer com precisão funções de recompensa quantificáveis para cada agente que desbloqueiam evals de alta fidelidade e fecham o ciclo para CI confiável. - Tudo isso precisa ser produzido: infraestrutura fácil de adotar que os desenvolvedores podem ampliar, mas com baterias incluídas. Você pode começar a ver um novo paradigma se formando — não testes de unidade para código, mas aproveitamentos de simulação para agentes. O que acontece quando você obtém dados de trajetória? 2. As empresas passarão para "lagos de contexto": - Uma camada de memória evolutiva e consultável que serve como um hub para trajetórias de agentes enriquecidas por dados corporativos armazenados no lago delta / SNOW. Uma combinação potente de uma base de conhecimento, um cache semântico e um log de execução. - Leituras extremamente rápidas para recuperação de tempo de inferência que suporta QPS alto. - Como mencionado em um post anterior, o cache semântico (oportunidade realmente interessante para startups) agrupará pares tarefa-trajetória (por exemplo, via k-means), permitindo recuperação rápida e "fusão de resultados" durante o planejamento ou seleção de ferramentas. Os agentes mergulharão no lago de contexto constantemente. A busca de contexto de alto QPS e baixa latência se tornará tão importante quanto a pesquisa de incorporação rápida é hoje. 3. A autenticação do agente torna-se uma preocupação de primeira classe: -Os modelos de chave OAuth e API tradicionais são quebrados quando os agentes agem em nome dos usuários e de si mesmos, em sessões de longa duração. -Você precisa de uma estrutura para identidade, delegação e escopo do agente, que ofereça suporte a coisas como permissões no nível da ferramenta, credenciais associadas a tarefas e gráficos de delegação. Estamos entrando em uma era em que testar software significa simular comportamento, consultar software significa recuperar contexto e proteger software significa autenticar agentes autônomos.

Por que seus agentes de codificação não precisam mais de RAB Nik Pash, da Cline, explicou por que ele não recomenda mais o RAG para agentes de codificação autônomos, e seus pontos bateram mais forte do que eu esperava. A camada de aplicação está a diminuir. Toda a engenharia inteligente que construímos em torno do LLMS continua a tornar-se obsoleta à medida que os modelos melhoram. O que está acontecendo com o RAG: As janelas de contexto expandiram-se drasticamente, tornando a incorporação de pesquisa desnecessária Os agentes de codificação funcionam melhor com acesso direto a arquivos do que incorporações em partes As alucinações nem sequer são um problema quando se define a temperatura para 0 As preocupações de segurança com a incorporação de armazenamento são significativas Em vez de trapo, agentes de codificação modernos como Klein usam o que Nik chama de "integridade narrativa". permitindo que o agente explore o código organicamente através de ferramentas como grep, lendo arquivos na íntegra e seguindo sua própria linha de pensamento. Isso imita como os engenheiros seniores realmente trabalham. Até Boris, do Cloud Code, admitiu que tentou o RAG e o abandonou. o padrão é claro. Quando o RAG ainda faz sentido: restrições de orçamento (a incorporação da pesquisa usa menos tokens) Lagos de dados não estruturados massivos alguns casos de uso não codificados mas para equipas de engenharia sérias? Pare de distrair seus agentes de codificação com a pesquisa de incorporação. Deixe-os ler o código diretamente, construir a compreensão naturalmente e executar com foco. A verdadeira questão não é se o RAG está morto, é se você ainda está agarrado a soluções desatualizadas quando abordagens mais simples agora funcionam melhor.

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