Що, якби ви могли поставити чат-боту запитання розміром з цілу енциклопедію — і отримати відповідь у режимі реального часу? Багатомільйонні запити токенів з 32-кратно більшою кількістю користувачів тепер можливі завдяки Helix Parallelism, інновації #NVIDIAResearch, яка стимулює висновки у величезних масштабах. 🔗

Блог v2.0 @AgentOpsAI тепер у прямому ефірі! Ви станете на крок ближче до світу спостереження за агентами, інфраструктурою та операціями

Ми вдосконалюємо агентну розробку штучного інтелекту за допомогою Firebase Studio. Дізнайтеся подробиці останнього оновлення ↓

Зустрічайте Context, перший офісний пакет зі штучним інтелектом. Людство витрачає на офісну роботу 2,5 трильйона годин на рік. Контекст може охопити більшу його частину. Ласкаво просимо в еру вайб-роботи. Зареєструйтеся сьогодні або позначте @contextsuite тегом із запитом.

Представляємо Orchids – перший у світі інструмент штучного інтелекту, який дозволяє спілкуватися зі штучним інтелектом для створення додатків і веб-сайтів, які не виглядають і не відчуваються «створеними штучним інтелектом». Згідно з внутрішніми тестами, Orchids майже в 3 рази краще справляється із загальними завданнями зі створення додатків і веб-сайтів, ніж будь-який інший інструмент на ринку. Якщо ви нам не вірите, спробуйте в додатку orchids [dot] :) Прокоментуйте "орхідеї" і ми дамо вам 2 дні безлімітних кредитів.

Ми створили Trae-Agent з відкритим вихідним кодом. Тепер ви всі можете 'git clone' 'cd trae-agent'

Якщо ви хочете значно прискорити свою ітерацію при доставці, вам ПОТРІБНО використовувати mcp playwright і повідомити своєму агенту, як використовувати його у ваших (або правилах cursor/claude/gemini) ВЕЛИЧЕЗНЕ розблокування

Створіть агента з продажу квитків служби підтримки клієнтів зі структурованим виводом за допомогою Google Agent Development Kit. 100% відкритий код з покроковою інструкцією:

UX штучного інтелекту поки що не існує. Уява, смак і одержимість петлею зворотного зв'язку агент-людина — ось як ми все зробимо правильно. Зустрічайте перший крок @tryramp до агентської оркестровки. Спойлер, це не просто чат.

Цей AI-агент Claude MCP замінить ваші операційні команди вартістю $200K+. Я, мабуть, не повинен ділитися точною системою безкоштовно... поки я намагався зловити Пікачу о 3 годині ночі на Pokemon Go, він перевірив весь мій бізнес, знайшов 12 вузьких місць і створив мені 5 готових до виробництва агентів n8n приріст ефективності абсолютно БОЖЕВІЛЬНИЙ Більшість фаундерів витрачають місяці на наймання консультантів OPS, які беруть $500 за годину лише для того, щоб розповісти вам, що зламалося Ця агентна система виконує всю свою роботу за лічені хвилини Ось що станеться, коли ви розгорнете його: → проводить повний аудит бізнес-аналітики за 3 хвилини (на що у консультантів йдуть тижні) → виявляє 12+ вузьких місць у робочому процесі, які знижують вашу ефективність → архітекторів кастомних агентських систем, адаптованих до вашого бізнесу → створює 5+ автономних агентів штучного інтелекту з розширеною обробкою помилок → створює інтелектуальний шар оркестрації, синхронізуючи все разом → забезпечує повну операційну трансформацію менш ніж за 10 хвилин Весь аудит, за який консультанти беруть $50 тис., відбувається за 10 хвилин НУЛЬ технічних знань НУЛЬ дорогих консультантів НУЛЬ місяців переїздів туди-сюди Просто опишіть свою поточну систему і спостерігайте, як вона будує вашу агентську імперію Математика безглузда проста: Зарплата команди в $200 тисяч проти одноразового розгортання MCP Це 16 600 доларів США, заощаджені щомісяця Система включає в себе: - Інтелектуальний аналізатор бізнес-стеків - штучний інтелект виявлення вузьких місць - Агентичний архітектор на замовлення - Автономний агент-будівельник - повна документація щодо розгортання Саме такою є система, що будує 7-значну операційну інфраструктуру І ви отримуєте його безкоштовно Слідкуйте + RT + коментар "MCP", і я надішлю вам ПОВНИЙ посібник з налаштування сьогодні ввечері Не спіть на цьому Щотижня ви чекаєте 30+ годин ручної роботи, ви ніколи не повернетеся

Ось мій 1-годинний урок про те, як використовувати Claude Code для нотаток і досліджень. 10x ваших нотаток за допомогою: - основні агентні потоки - користувальницькі команди - автоматичні теги/посилання - субагенти - використання хмари - СТТ Мета полягає в тому, щоб «агент-пігулка» для вас на майбутнє роботи. Дивіться 10 порад + демонстрації за 61 хв.

Ця НОВА операційна система зі штучним інтелектом БОЖЕВІЛЬНА! 🤯 Хочете отримати повний посібник? Напишіть мені.

MiniMax – це Джеймс Бонд серед агентів штучного інтелекту. Я протестував кожен конструктор веб-сайтів зі штучним інтелектом. Лише один створив щось, що я б насправді використовував. Якісні показники Minimax M1: → Піксельне ідеальне виконання дизайну → Функціональні інтерактивні елементи → Професійна мультимедійна інтеграція → Адаптивна оптимізація верстки → Генерація реального контенту Збережіть цю оцінку, вона допоможе вам вибрати 📐 інструмент Хочете отримати повний посібник? Напишіть мені. 📥

🤖 Нове в блозі Nebius: Agent 101 – масштабний запуск агентів штучного інтелекту виробничого рівня Від перевірки концепції до систем на рівні виробництва ми розбиваємо повний стек: ✅ LLM ✅Фреймворки: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi ✅Спостережливість: @helicone_ai, @AgentOpsAI, @keywordsai ✅Заземлення в режимі реального часу: @Linkup_platform ✅Пам'ять, використання інструментів, електронні ресурси та інше 🧠Все працює на базі Nebius AI Studio – 30+ моделей з відкритим вихідним кодом, швидке висновування, економічно ефективні рівні та бездоганна сумісність.

Надійність – це назва гри для агентів, і навряд чи вона буде вирішена суто на модельному рівні в осяжному майбутньому. Це створює зелені паростки для будівельників інфраструктури, і починають вимальовуватися кілька цікавих тенденцій: 1. Моделювання як КІ для агентів: а) Найціннішим фрагментом даних на сьогоднішній день є дані траєкторії, тобто колекції задачі (P) -> {t1, t2... тк} відображення. Маючи більше даних про траєкторії, агенти можуть бути вдосконалені за допомогою таких методів, як RFT. б) Оскільки ці траєкторії можуть бути досить специфічними для базових даних компанії (D), ви повинні бути в змозі фактично моделювати поведінку агентів у вашому середовищі, а не покладатися на дані траєкторії 3P. Отже, як ви можете це зробити? - Ведення реєстру агентів і MCP для підприємства, а також проміжного середовища. Bootstrap – це шар метаданих, який містить мету кожного агента, інструменти, до яких він має доступ, область застосування кожного агента vis.a.vis кожного інструменту тощо. Вашому SDK може знадобитися генерувати сервери MCP на льоту для певних внутрішніх програм. - Виконуйте сценарії в стадії для кожного агента, надаючи швидкі варіації / варіації завдань, перевіряючи вироблені виклики інструментів і оцінюючи продуктивність за багатоцільовою функцією винагороди (наприклад, продуктивність проти мети, мінімізація викликів інструментів). - Критично важливим компонентом є точне надання кількісно вимірюваних функцій винагороди для кожного агента, які розблоковують високоточні евалі та замикають цикл для надійного КІ. - Все це має бути продуктивним: проста у використанні інфраструктура, яку розробники можуть розширити, але з батареями в комплекті. Ви можете почати бачити, як формується нова парадигма — не модульні тести для коду, а симуляційні обмани для агентів. Що відбувається, коли ви отримуєте дані про траєкторію? 2. Підприємства перейдуть на «озера контексту»: - Еволюціонуючий шар пам'яті з можливістю запитів, який служить вузлом для траєкторій агентів, збагачених корпоративними даними, що зберігаються в дельта-озері / SNOW. Потужне поєднання бази знань, семантичного кешу та журналу виконання. - Надзвичайно швидке зчитування для отримання даних під час висновків, що підтримує високий QPS. - Як згадувалося в попередньому пості, семантичний кеш (дійсно цікава можливість для стартапів) буде кластеризувати пари завдання-траєкторії (наприклад, за допомогою k-середніх), забезпечуючи швидке отримання та «злиття результатів» під час планування або вибору інструменту. Агенти будуть постійно занурюватися в озеро контексту. Висока QPS, контекстна вибірка з низькою затримкою стануть такими ж важливими, як і швидкий пошук вбудовування сьогодні. 3. Аутентифікація агента стає першокласною проблемою: - Традиційні моделі OAuth і API ключів руйнуються, коли агенти діють від імені користувачів і самих себе протягом тривалих сеансів. - Вам потрібна структура для ідентифікації агента, делегування та визначення обсягу — така, яка підтримує такі речі, як дозволи на рівні інструменту, облікові дані з прив'язкою до завдань і графіки делегування. Ми вступаємо в епоху, коли тестування програмного забезпечення означає імітацію поведінки, запити до програмного забезпечення означає отримання контексту, а захист програмного забезпечення означає аутентифікацію автономних агентів.

Чому вашим кодувальникам більше не потрібна ганчірка Нік Паш з Cline пояснив, чому він більше не рекомендує Rag для автономних агентів кодування, і його пункти вразили сильніше, ніж я очікував. Шар нанесення дає усадку. Уся розумна інженерія, яку ми будуємо навколо LLMS, продовжує застарівати в міру вдосконалення моделей. Що відбувається з Rag: Контекстні вікна значно розширилися, що зробило вбудовування пошуку непотрібним Агенти кодування краще працюють із прямим доступом до файлів, ніж із фрагментованими вбудовуваннями Галюцинації навіть не є проблемою, коли ви встановлюєте температуру 0 Проблеми з безпекою при вбудованому сховищі є значними Замість ганчірки сучасні кодувальні агенти, такі як Кляйн, використовують те, що Нік називає «цілісністю наративу». Це дозволяє агенту органічно досліджувати код за допомогою таких інструментів, як GREP, читати файли повністю та слідувати власному ходу думок. Це імітує те, як насправді працюють старші інженери. Навіть Борис з Cloud Code зізнався, що вони спробували Rag і відмовилися від нього. Закономірність зрозуміла. Коли ганчірка все ще має сенс: обмеження бюджету (пошук вбудовування використовує менше токенів) Величезні озера неструктурованих даних Деякі випадки використання, не пов'язані з кодуванням А для серйозних інженерних команд? Перестаньте відволікати своїх агентів кодування пошуком вбудовування. Дозвольте їм читати код безпосередньо, будувати розуміння природним чином і виконувати зосереджено. Справжнє питання не в тому, чи мертва ганчірка, а в тому, чи ви все ще чіпляєтеся за застарілі рішення, коли простіші підходи тепер працюють краще.

AgentOps готовий розпочати онбординг проектів для нашого агентського хостингу. DM, якщо ви хочете продакшн свого агента