Cum ar fi dacă ai putea pune unui chatbot o întrebare de dimensiunea unei întregi enciclopedii și ai obține un răspuns în timp real? Interogări de mai multe milioane de tokenuri cu de 32 de ori mai mulți utilizatori sunt acum posibile cu Helix Parallelism, o inovație a #NVIDIAResearch care conduce la inferență la scară uriașă. 🔗

Blogul v2.0 @AgentOpsAI acum live! Aducându-vă cu un pas mai aproape de lumea observabilității agenților, infrastructurii și operațiunilor

Avansăm dezvoltarea AI agentic cu Firebase Studio. Obțineți detaliile celei mai recente actualizări ↓

Faceți cunoștință cu Context, prima suită de birou AI. Omenirea petrece 2,5 trilioane de ore pe an pentru munca de birou. Contextul poate face o singură fotografie în cea mai mare parte. Bine ați venit în era vibrației. Înscrieți-vă astăzi sau etichetați@contextsuite cu o solicitare.

Vă prezentăm Orchids - primul instrument AI din lume care vă permite să discutați cu AI pentru a crea aplicații și site-uri web care nu arată și nu se simt "generate de AI". Pe benchmark-urile interne, Orchids are performanțe de aproape 3 ori mai bune la sarcinile generale de creare a aplicațiilor și site-urilor web decât orice alt instrument de pe piață. Dacă nu ne credeți, încercați aplicația orchids [dot] :) Comentează "orhidee" și îți vom oferi 2 zile de credite nelimitate.

Am deschis Trae-Agent. Cu toții puteți 'git clone' 'cd trae-agent' acum

Dacă vrei să-ți accelerezi masiv iterația de livrare, trebuie să folosești playwright mcp și să-i spui agentului tău cum să-l folosească în regulile tale (sau cursor/claude/gemeni) Deblocare URIAȘĂ

Creați un agent de tichete de asistență pentru clienți cu rezultate structurate folosind Google Agent Development Kit. Cod 100% opensource cu tutorial pas cu pas:

UX al AI nu există încă. Imaginație, gust și obsedat de bucla de feedback agent-om – așa vom face lucrurile corect. Faceți cunoștință cu primul pas al lui @tryramp în orchestrarea agentică. Alertă spoiler, nu este doar chat.

Acest agent Claude MCP AI înlocuiește echipele de operațiuni de $200K+. Probabil că nu ar trebui să împărtășesc sistemul exact gratuit... în timp ce încercam să-l prind pe Pikachu la 3 dimineața pe Pokemon Go, mi-a auditat întreaga afacere, a găsit 12 blocaje și mi-a construit 5 agenți n8n gata de producție creșterea eficienței este absolut NEBUNĂ Majoritatea fondatorilor ard luni de zile angajând consultanți operaționali care percep 500 USD/oră doar pentru a-ți spune ce este stricat Acest sistem agentic își face întreaga treabă în câteva minute Iată ce se întâmplă atunci când îl implementați: → efectuează un audit complet de business intelligence în 3 minute (ceea ce durează săptămâni consultanților) → identifică 12+ blocaje ale fluxului de lucru care vă ucid eficiența → arhitectură sisteme agentice personalizate adaptate afacerii dumneavoastră → construiește 5+ agenți AI autonomi cu gestionare avansată a erorilor → creează un strat inteligent de orchestrare care sincronizează totul împreună → oferă o transformare operațională completă în mai puțin de 10 minute întregul audit pentru care consultanții percep 50 de mii de dolari are loc în 10 minute ZERO cunoștințe tehnice necesare ZERO consultanți costisitori necesari ZERO luni de du-te-vino doar descrie-ți configurația actuală și urmărește-o cum îți construiește imperiul agentic Matematica este stupid de simplă: Salariul echipei de operațiuni de 200 de dolari vs desfășurarea MCP unică Asta înseamnă 16.600 USD economisiți lunar Sistemul include: - analizor inteligent de stivă de afaceri - detectarea blocajelor AI - arhitect agent personalizat - Constructor de agenți autonomi - documentație completă de implementare Acesta este exact sistemul care construiește o infrastructură operațională de 7 cifre și îl primești gratuit Urmărește + RT + comentează "MCP" și îți voi trimite ghidul de configurare COMPLET în seara asta Nu dormi pe asta Fiecare săptămână pe care o aștepți este 30+ ore de muncă manuală pe care nu o vei mai recupera niciodată

Iată tutorialul meu de 1 oră despre cum să folosesc Claude Code pentru note și cercetare. 10x notele tale cu: - fluxuri agentice de bază - comenzi personalizate - etichete/link-uri automate - subagenți - utilizarea cloud-ului - stt Scopul este de a vă "face o pastilă de agent" cu privire la viitorul muncii. Urmăriți 10 sfaturi + demonstrații în 61 de minute.

Acest NOU sistem de operare AI este NEBUN! 🤯 Doriți ghidul complet? Trimite-mi un mesaj.

MiniMax este James Bond al agenților AI. Am testat fiecare constructor de site-uri web AI. Doar unul a creat ceva pe care l-aș folosi de fapt. Indicatori de calitate Minimax M1: → Execuție perfectă a designului → Elemente interactive funcționale → Integrare multimedia profesională → Optimizarea aspectului responsive → Generarea de conținut real Salvați această evaluare, vă va ghida selecția 📐 instrumentelor Doriți ghidul complet? Trimite-mi un mesaj. 📥

🤖 Nou pe blogul Nebius: Agent 101 – Lansarea agenților AI de producție la scară largă De la sisteme proof-of-concept la sisteme la nivel de producție, împărțim întreaga stivă: ✅ LLM-uri ✅Cadre: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi ✅Observabilitate: @helicone_ai, @AgentOpsAI, @keywordsai ✅Împământare în timp real: @Linkup_platform ✅Memorie, utilizarea sculelor, evaluări și multe altele 🧠Toate alimentate de Nebius AI Studio – 30+ modele open-source, inferență rapidă, niveluri rentabile și compatibilitate perfectă.

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.

De ce agenții tăi de codificare nu mai au nevoie de cârpă Nik Pash de la Cline a explicat de ce nu mai recomandă RAG pentru agenții de codificare autonomi, iar punctele sale au lovit mai tare decât mă așteptam. stratul de aplicație se micșorează. Toată ingineria inteligentă pe care o construim în jurul LLMS continuă să devină învechită pe măsură ce modelele se îmbunătățesc. Ce se întâmplă cu Rag: ferestrele de context s-au extins dramatic, făcând inutilă încorporarea căutării Agenții de codare funcționează mai bine cu accesul direct la fișiere decât încorporarile fragmentate Halucinațiile nici măcar nu sunt o problemă atunci când setați temperatura la 0 Preocupările de securitate legate de încorporarea spațiului de stocare sunt semnificative În loc de cârpă, agenții moderni de codare precum Klein folosesc ceea ce Nik numește "integritate narativă". Lăsând agentul să exploreze codul organic prin instrumente precum Grep, citind fișierele în întregime și urmându-și propriul fir de gândire. Acest lucru imită modul în care lucrează de fapt inginerii seniori. Chiar și Boris de la Cloud Code a recunoscut că au încercat Rag și l-au abandonat. Modelul este clar. Când Rag încă mai are sens: constrângeri bugetare (încorporarea căutării utilizează mai puține tokenuri) lacuri masive de date nestructurate Unele cazuri de utilizare non-codare Dar pentru echipele de ingineri serioase? Nu mai distrage atenția agenților de codare cu încorporarea căutării. lăsați-i să citească codul direct, să construiască înțelegerea în mod natural și să execute cu concentrare. Adevărata întrebare nu este dacă Rag este mort, ci dacă încă te agăți de soluții învechite când abordările mai simple funcționează acum mai bine.

AgentOps este gata să înceapă proiecte de onboarding pentru găzduirea agenților noștri. DM dacă doriți să vă produceți agentul