Tänk om du kunde ställa en fråga till en chattrobot som är lika stor som ett helt uppslagsverk – och få svar i realtid? Förfrågningar på flera miljoner token med 32 gånger fler användare är nu möjliga med Helix Parallelism, en innovation från #NVIDIAResearch som driver inferens i stor skala. 🔗

Blogg v2.0 @AgentOpsAI nu live! Tar dig ett steg närmare en värld av agentobserverbarhet, infrastruktur och OPS

Vi främjar utvecklingen av agentisk AI med Firebase Studio. Få information om den senaste uppdateringen ↓

Det här är Context, den första AI-baserade kontorssviten. Mänskligheten spenderar 2,5 biljoner timmar per år på kontorsarbete. Sammanhanget kan överskugga det mesta. Välkommen till en era av vibe-working. Registrera dig idag eller tagga @contextsuite med en uppmaning.

Vi presenterar Orchids - världens första AI-verktyg som låter dig chatta med AI för att bygga appar och webbplatser som inte ser ut och känns "AI-genererade". På interna benchmarks presterar Orchids nästan 3 gånger bättre på allmänna uppgifter för att skapa appar och webbplatser än något annat verktyg på marknaden. Om du inte tror oss, ge det ett försök på orchids [dot] app :) Kommentera "orkidéer" och vi ger dig 2 dagars obegränsade krediter.

Vi har öppen källkod för Trae-Agent. Ni kan alla 'git clone' 'cd trae-agent' nu

Om du vill kraftigt påskynda din iteration på frakt, måste du använda playwright mcp och berätta för din agent hur du använder den i dina (eller cursor/claude/gemini-regler) ENORM upplåsning

Skapa en kundsupportbiljettagent med strukturerade utdata med hjälp av Google Agent Development Kit. 100 % öppen källkod med steg-för-steg-handledning:

UX för AI finns inte ännu. Fantasi, smak och besatthet av feedbackloopen mellan agent och människa – det är så vi får det rätt. Det här är @tryramp första steget in i agentisk orkestrering. Spoiler alert, det är inte bara chatt.

Denna Claude MCP AI Agent ersätter dina $200K+ Operations Teams. Jag borde förmodligen inte dela det exakta systemet gratis ... medan jag försökte fånga Pikachu klockan 3 på morgonen på Pokemon Go, granskade den hela min verksamhet, hittade 12 flaskhalsar och byggde mig 5 produktionsklara n8n-agenter effektivitetsvinsten är helt VANSINNIG De flesta grundare bränner månader på att anställa OPS-konsulter som tar ut $500/timme bara för att berätta vad som är trasigt Detta agentiska system gör hela sitt jobb på några minuter Det här händer när du distribuerar den: → kör en komplett Business Intelligence-revision på 3 minuter (vilket tar konsulter veckor) → identifierar 12+ flaskhalsar i arbetsflödet som dödar din effektivitet → arkitekter skräddarsydda agentsystem som är skräddarsydda för ditt företag → bygger 5+ autonoma AI-agenter med avancerad felhantering → skapar ett intelligent orkestreringslager som synkroniserar allt tillsammans → ger fullständig operativ omvandling på mindre än 10 minuter hela revisionen som konsulter tar ut $50K för nu sker på 10 minuter NOLL teknisk kunskap behövs INGA dyra konsulter krävs NOLL månader av fram och tillbaka Beskriv bara din nuvarande installation och se hur den bygger ditt agentimperium Matematiken är dum enkel: $200K ops-teamlön jämfört med engångsdistribution av MCP Det är $16,600 sparade varje månad I systemet ingår: - Intelligent analysator för affärsstack - AI för detektering av flaskhalsar - Anpassad agentisk arkitekt - Byggare av autonoma agenter - Fullständig dokumentation om distributionen Detta är den exakta 7-siffriga operativa infrastrukturen för systembyggnad Och du får det gratis Följ + RT + kommentar "MCP" & jag skickar dig hela installationsguiden ikväll Sov inte på det här Varje vecka du väntar är 30+ timmars manuellt arbete som du aldrig kommer att få tillbaka

Här är min 1 timme handledning om hur man använder Claude Code för anteckningar och forskning. 10x dina anteckningar med: - Centrala agentiska flöden - Anpassade kommandon - Automatiserade taggar/länkar - subagenser - Användning i molnet - stt Målet är att "agentpillera" dig om framtidens arbete. Håll utkik efter 10 tips + demos på 61 min.

Detta NYA AI-operativsystem är GALET! 🤯 Vill du ha hela guiden? DM mig.

MiniMax är AI-agenternas James Bond. Jag testade alla AI-webbplatsbyggare. Bara en skapade något som jag faktiskt skulle använda. Kvalitetsindikatorer för Minimax M1: → Pixelperfekt design → Funktionella interaktiva element → Professionell multimediaintegration → Responsiv layoutoptimering → Generering av verkligt innehåll Spara den här utvärderingen, den kommer att vägleda ditt verktygsval 📐 Vill du ha hela guiden? DM mig. 📥

🤖 Nytt på Nebius-bloggen: Agent 101 – Lansering av AI-agenter i produktionsklass i stor skala Från proof-of-concept till system på produktionsnivå bryter vi ner hela stacken: ✅ LLM:er ✅Ramverk: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi ✅Observerbarhet: @helicone_ai, @AgentOpsAI, @keywordsai ✅Jordning i realtid: @Linkup_platform ✅Minne, verktygsanvändning, utvärdering med mera 🧠Allt drivs av Nebius AI Studio – 30+ modeller med öppen källkod, snabb slutsats, kostnadseffektiva nivåer och sömlös drop-in-kompatibilitet.

Tillförlitlighet är A och O för agenter, och det är osannolikt att det kommer att lösas enbart på modelllagret under överskådlig framtid. Detta skapar gröna skott för infrastrukturbyggare, med några intressanta trender som börjar dyka upp: 1. Simulering som CI för agenter: a) Den mest värdefulla datan idag är bandata, dvs. samlingar av uppgift (P) -> {t1, t2... tk} mappningar. Med mer bandata kan agenter förbättras med tekniker som RFT. b) Eftersom dessa banor kan vara ganska specifika för ett företags underliggande data (D), måste du faktiskt kunna simulera beteendet hos agenter i din miljö jämfört med att förlita dig på 3P-trajektoriedata. Så, hur kan du göra detta? - Underhålla ett agent- och MCP-register för ett företag och en mellanlagringsmiljö. Bootstrap ett metadatalager som innehåller målet för varje agent, de verktyg som den har tillgång till, omfattningen av varje agent vis.a.vis varje verktyg etc. Din SDK kan behöva generera MCP-servrar i farten för vissa interna applikationer. - Utför scenarier i iscensättning för varje agent genom att tillhandahålla prompt-/uppgiftsvariationer, inspektera de verktygsanrop som produceras och utvärdera prestanda mot en belöningsfunktion med flera mål (t.ex. prestanda mot målet, minimering av verktygsanrop). - En viktig komponent är att tillhandahålla kvantifierbara belöningsfunktioner för varje agent som låser upp högupplösta evals och sluter cirkeln för tillförlitlig CI. - Allt detta måste produktifieras: en infrastruktur som är lätt att ta till sig och som utvecklare kan utöka, men med batterier inkluderade. Du kan börja se ett nytt paradigm bildas – inte enhetstester för kod, utan simuleringsselar för agenter. Vad händer när du får bandata? 2. Företag kommer att flytta till "kontextsjöar": - Ett utvecklande, frågebart minneslager som fungerar som ett nav för agentbanor som berikas av företagsdata som lagras i delta lake/SNOW. En kraftfull blandning av en kunskapsbas, en semantisk cache och en körningslogg. - Extremt snabba läsningar för hämtning av inferenstid som stöder hög QPS. - Som nämnts i ett tidigare inlägg kommer den semantiska cachen (riktigt intressant möjlighet för nystartade företag) att klustra uppgifts-banapar (t.ex. via k-means), vilket möjliggör snabb hämtning och "resultatsäkring" under planering eller verktygsval. Agenter kommer att dyka ner i kontextsjön hela tiden. Kontexthämtning med hög QPS och låg latens kommer att bli lika viktigt som snabb inbäddningssökning är idag. 3. Agentautentisering blir en förstklassig angelägenhet: -Traditionella OAuth- och API-nyckelmodeller bryts ner när agenter agerar för användarnas och sig själva räkning under långlivade sessioner. – Du behöver ett ramverk för agentidentitet, delegering och omfång – ett ramverk som stöder saker som behörigheter på verktygsnivå, uppgiftsbundna autentiseringsuppgifter och delegeringsdiagram. Vi är på väg in i en era där testning av programvara innebär att simulera beteende, att fråga programvara innebär att hämta sammanhang och att säkra programvara innebär att autentisera autonoma agenter.

Varför dina kodningsagenter inte behöver trasa längre Nik Pash från Cline förklarade varför han inte längre rekommenderar RAG för autonoma kodningsagenter, och hans poäng slår hårdare än jag förväntade mig. Programlagret krymper. All den smarta teknik vi bygger kring LLM:er blir föråldrad i takt med att modellerna förbättras. Vad händer med trasan: Kontextfönster expanderades dramatiskt, vilket gjorde det onödigt att bädda in sökning Kodningsagenter fungerar bättre med direkt filåtkomst än segmenterade inbäddningar Hallucinationer är inte ens ett problem när du ställer in temperaturen på 0 Säkerhetsproblem med inbäddning av lagring är betydande Istället för trasa använder moderna kodningsagenter som Klein vad Nik kallar "narrativ integritet". Låta agenten utforska kod organiskt genom verktyg som GREP, läsa filer i sin helhet och följa sin egen tankegång. Detta efterliknar hur seniora ingenjörer faktiskt arbetar. Till och med Cloud Codes Boris erkände att de provade Rag och övergav det. Mönstret är tydligt. När trasa fortfarande är vettigt: Budgetbegränsningar (inbäddningssökning använder färre token) Massiva ostrukturerade datasjöar Några icke-kodande användningsfall Men för seriösa ingenjörsteam? Sluta distrahera dina kodningsagenter med inbäddningssökning. Låt dem läsa koden direkt, skapa förståelse på ett naturligt sätt och utföra med fokus. Den verkliga frågan är inte om trasan är död, det är om du fortfarande klamrar dig fast vid föråldrade lösningar när enklare metoder nu fungerar bättre.

AgentOps är redo att börja registrera projekt för vår agenthosting. DM om du vill producera din agent