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 ↓

Meet Context, the first AI office suite. Humanity spends 2.5 trillion hours a year on office work. Context can one-shot most of it. Welcome to the era of vibe-working. Sign up today or tag @contextsuite with a prompt.

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.

We’ve open-sourced Trae-Agent. You can all `git clone` `cd trae-agent` now

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. 📥

🤖 New on the Nebius blog: Agent 101 – Launching production‑grade AI agents at scale From proof‑of‑concept to production-level systems, we break down the full stack: ✅ LLMs ✅Frameworks: @crewaiinc, @LangChainAI, @Google ADK, @AgnoAgi ✅Observability: @helicone_ai, @AgentOpsAI, @keywordsai ✅Real-time grounding: @Linkup_platform ✅Memory, tool usage, evals & more 🧠All powered by Nebius AI Studio – 30+ open-source models, fast inference, cost-effective tiers, and seamless drop-in compatibility.

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.

why your coding agents don't need rag anymore nik pash from cline explained why he no longer recommends rag for autonomous coding agents, and his points hit harder than i expected. the application layer is shrinking. all the clever engineering we build around llms keeps becoming obsolete as models improve. what's happening with rag: context windows expanded dramatically, making embedding search unnecessary coding agents work better with direct file access than chunked embeddings hallucinations aren't even a problem when you set temperature to 0 security concerns with embedding storage are significant instead of rag, modern coding agents like klein use what nik calls "narrative integrity". letting the agent explore code organically through tools like grep, reading files in full, and following its own train of thought. this mimics how senior engineers actually work. even cloud code's boris admitted they tried rag and abandoned it. the pattern is clear. when rag still makes sense: budget constraints (embedding search uses fewer tokens) massive unstructured data lakes some non-coding use cases but for serious engineering teams? stop distracting your coding agents with embedding search. let them read the code directly, build understanding naturally, and execute with focus. the real question isn't whether rag is dead, it's whether you're still clinging to outdated solutions when simpler approaches now work better.

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