Der erste jemals veröffentlichte Design-Agent ist ziemlich unglaublich! Das ist ein 24/7 Vollzeit-Designer, der autonom an allen Designprojekten für dich arbeiten kann. Das reicht für 99% meiner Designbedürfnisse aus. Hier sind ein paar Beispiele, was ich damit erstellt habe:

Literally weiß niemand, was ein Agent ist. Ich habe viele Leute gesehen, die Anwendungen als "Agenten" bezeichnen, solange sie ein LLM verwenden. Dann haben wir diejenigen, die von "agentischen Systemen" und "agentischen Workflows" sprechen. Wenn man fragt, was sie damit meinen, fangen sie an zu stottern.

GROSSES UPDATE für AG-UI! Die 3 KI-nativen Protokolle: MCP, A2A und AG-UI. Es gibt eine enorme Akzeptanz in allen Bereichen und ununterbrochene, massive Updates für jedes dieser Protokolle. Hier sind einige massive Updates für AG-UI: Für diejenigen unter Ihnen, die es noch nicht gehört haben: AG-UI (Agent-User Interaction Protocol) ermöglicht es Ihnen, Agenten in Frontend-Anwendungen zu integrieren. Es bietet Ihnen: • Echtzeit-Updates • Tool-Orchestrierung • Geteilten veränderbaren Zustand • Sicherheitsgrenzen • UI-Synchronisation Sie haben das Protokoll gerade aktualisiert, und hier ist, was neu ist: 1. AG-UI hat jetzt eine CLI! 2. Pydantic AI ist jetzt AG-UI-kompatibel. 2. Neuer 10x einfacher Ablauf zum Erstellen zusätzlicher AG-UI-Clients. 3. Vorabversion eines Handshakes zwischen AG-UI & A2A. 5. Sie können jetzt Ihre A2A-Interaktionen visualisieren. 6. A2A-Interaktionen können jetzt Benutzer kontaktieren. 7. Es gibt einen komplett überarbeiteten Beitragsablauf. Sie können Ihre erste AG-UI-gestützte Anwendung mit einem einzigen Befehl erstellen: $ npx create-ag-ui-app my-agent-app Überprüfen Sie das Protokoll-GitHub-Repository:

Selbstlernende Agenten 👀

Eine der besten Möglichkeiten, um besseren Code zu schreiben: Verwenden Sie benutzerdefinierte, spezialisierte Agenten, um ihn automatisch jedes Mal zu überprüfen, wenn Sie in Ihr Repository pushen. Ich arbeite mit @baz_scm, und sie werden automatisch benutzerdefinierte Überprüfungsagenten basierend auf Ihrem eigenen Codierungsstil und Ihren Regeln generieren. Dies ist das erste Tool, das ich gesehen habe, das dies tut. Von den drei verschiedenen Möglichkeiten, einen Agenten in Baz zu erstellen, ist meine Lieblingsmethode die, bei der Sie basierend auf Ihren Regeln über Eingabeaufforderungen definieren und es im Playground testen, bevor Sie es bereitstellen. Schauen Sie sich das Video und den Link unten an. Baz hat mit mir daran zusammengearbeitet.

Ein weiteres cooles Update für das AG-AI-Protokoll! Das AG-UI (Agent-User Interaction) Protokoll ermöglicht es Ihnen, Agenten in Frontend-Anwendungen zu integrieren.

Copilot im Beast Mode ist buchstäblich ein Biest! Ich war mir dessen bis gestern nicht bewusst, und es sieht gut aus (und ein bisschen verrückt!) Beast Mode ist ein benutzerdefinierter Chatmodus, der @code's Copilot einige Superkräfte verleiht: Anstatt den Standard-"Agent" von Copilot zu verwenden, kannst du den Beast Mode für alles nutzen. Erwarte: • Mehr Planung • Mehr Werkzeugnutzung • Mehr Internetnutzung • Mehr Sturheit • Weniger Handholding • Weniger Angst zu handeln Wenn du dich glücklich fühlst, probiere den Beast Mode aus. Ich empfehle nicht, den Beast Mode noch bei deinen $250.000/Jahr Codebasen zu verwenden, es sei denn, du bist der Chef. Hier ist ein Video, wie man ihn aktiviert. Du findest den Link mit Anweisungen unten:

1 Stunde Übung ist 100x besser als 10 Stunden Tutorials. Die Leute lieben es, alles zu kompliziert zu machen, aber Meisterschaft im Softwarebau kommt von einem sehr einfachen Prozess: Bauen → Bereitstellen → Teilen → Verbessern → Wiederholen Du brauchst jetzt kein weiteres Tutorial. Was du brauchst, ist, mit dem Programmieren zu beginnen und Feedback zu erhalten, das dir hilft, dich zu verbessern. Ich denke, du wirst das lieben: Wenn du ein Vibe-Coder bist, solltest du @YouWareAI überprüfen (sie sind gerade live gegangen und arbeiten mit mir zusammen). Ihre Idee ist genial: Es ist eine Plattform, auf der du KI-Anwendungen erstellen und Feedback, Traffic und eine Gemeinschaft von Unterstützern erhalten kannst. So etwas gibt es nirgendwo anders. So funktioniert es: Schritt 1: Du kannst durchsehen, was andere bauen. Du kannst Inspiration von trendenden Anwendungen bekommen und sogar ein bestehendes Projekt remixen. Hier ist der Link: Schritt 2: Du kannst deine App auf Englisch erstellen. Es ist eine Vibe-Coding-Plattform. Schritt 3: Veröffentliche deine Anwendung und erhalte sofortiges Feedback. Die Leute können es mögen, kommentieren oder sogar forken und verbessern. Kein lokales Setup. Kein Boilerplate. Scheint die perfekte Ressource zu sein, um jedem zu helfen, sich weiterzuentwickeln.

Die Ausbildung in KI und maschinellem Lernen ist kaputt. Wenn du ein Forscher werden möchtest, ist das in Ordnung, aber wenn du anfangen möchtest, Probleme zu lösen, gibt es sehr wenige Ressourcen, die dir praktische Lektionen beibringen. Ich behebe das. Hier sind einige der Themen, die ich in meinem Live-KI/ML-Ingenieur-Kurs behandle: 1. Wie man Probleme formuliert 2. Wie man Daten verarbeitet, um Modelle zu trainieren und bereitzustellen 3. Wie man RAG-Systeme aufbaut 4. Wie man Anwendungen bewertet 5. Wie man diese Anwendungen bereitstellt 6. Wie man diese Anwendungen in der Produktion testet 7. Wie man diese Anwendungen optimiert 9. Wie man Monitoring und Observability nutzt 10. Wie man MCP und A2A verwendet Vergiss theoretische Konzepte und Bücher. Du wirst hier direkt aus Erfahrung lernen. Der nächste Kurs beginnt in 2 Wochen. • Es ist live (aber auch aufgezeichnet) • Es ist hart • Es ist praktisch • Es macht viel Spaß Und noch wichtiger: Es wird dir helfen, um ein Vielfaches produktiver zu werden. Link unten:

Ab heute gehe ich zurück zu @code + Copilot anstelle von Cursor. Ich habe von vielen Leuten gehört, die die letzten Iterationen von Copilot loben. Das letzte Mal, als ich es ausprobiert habe, mochte ich es nicht, aber es ist jetzt schon ein paar Monate her. Im Allgemeinen ist die Nutzung von @code besser als die Nutzung eines Forks. Das einzige, was mich dazu zwingt, woanders zu schauen, ist die KI-Funktionalität, aber wenn Copilot 90-95% der Fähigkeiten von Cursor erreichen kann, würde ich nicht wechseln. Ich werde berichten, wenn ich mehr weiß.