Dateien werden zur primären Schnittstelle für KI-Agenten, um Kontext zu verwalten, Gespräche zu speichern und auf Fähigkeiten zuzugreifen 📁 @jerryjliu0 erklärt, wie Codierungsagenten wie Claude Code und @cursor_ai sich um Dateisysteme als zentrale Abstraktionen gruppieren und sich von komplexen Tool-Ökosystemen entfernen: 📝 Agenten speichern lange Gesprächsverläufe in durchsuchbaren Dateien, um die Einschränkungen des Kontextfensters zu überwinden 🔍 Dateibasiertes Abrufen mit semantischer Suche übertrifft traditionelle RAG-Muster für dynamische Kontextdurchquerung ⚡ Fähigkeiten, die als einfache Dateien definiert sind, ersetzen komplexe MCP-Tools - einfach API-Spezifikationen in Markdown-Dateien kopieren 🛠️ Agenten benötigen nur ~5-10 Kernwerkzeuge (CLI, Code-Interpreter, Web-Abruf) plus Dateisystemzugriff, um hochgradig leistungsfähig zu sein Die Herausforderungen, die vor uns liegen, umfassen das Parsen von Nicht-Textdokumenten (PDFs, Word, Excel) und das Skalieren der Dateisuche auf massive Sammlungen. Genau dafür haben wir die Parse-, Extract- und Sheets-Funktionen von LlamaCloud entwickelt - um jedes Dokumentenformat in kontextgerechte Agenten umzuwandeln. Lese die vollständige Analyse:

Kontextengineering besteht nicht nur darin, mehr Daten an Ihr LLM zu werfen - es geht darum, ihm den richtigen Kontext zur richtigen Zeit zu geben. In diesem Vortrag für @OReillyMedia erklärt unsere Developer Relations Engineer @tuanacelik, wie Speicherblöcke Ihnen helfen, Agenten zu erstellen, die strukturierten Kontext für komplexe Aufgaben beibehalten. Sie demonstriert Speicherblöcke für Artefakte anhand eines Bots zur Verfolgung von Restaurantbestellungen - und zeigt, wie man ganze Gespräche auf die wesentlichen strukturierten Informationen (Pizzatype, Beläge, Adresse) reduziert, anstatt die gesamte Chat-Historie zu verarbeiten. Wichtige Konzepte, die behandelt werden: · Verschiedene Arten von Speicherblöcken (statisch, Faktenextraktion, Vektor, Artefakt) · Kontextverhältnismanagement - das Gleichgewicht zwischen Chat-Historie, Systemaufforderungen und Speicher · Verwendung von Agenten-Workflows, um den Kontext Schritt für Schritt zu konstruieren und zu optimieren Das Beispiel zeigt, wie Speicherblöcke für Artefakte ein umherirrendes Gespräch in eine saubere, strukturierte Bestellung verwandeln können - genau das, was Sie für Produktionsagenten benötigen, die reale Aufgaben bearbeiten. Sehen Sie sich den vollständigen Vortrag an:

Müde von der Auseinandersetzung mit unordentlichen Excel-Dateien, die traditionelle Parser zum Scheitern bringen? 📊 Nehmen Sie an unserem Workshop am 29. Januar um 11 Uhr PT teil, um zu sehen, wie LlamaSheets chaotische Tabellenkalkulationen in saubere, AI-bereite Parquet-Dateien umwandelt und dabei alle wichtigen Kontexte bewahrt. 📈 Verarbeiten Sie komplexe Strukturen wie zusammengeführte Zellen, mehrstufige Kopfzeilen und visuelle Formatierungen, die traditionelle Werkzeuge übersehen 🤖 Erstellen Sie tabellenspezifische Agenten für Finanzanalysen, Budgetauswertungen und automatisierte Berichterstattung 💼 Sehen Sie sich echte Beispiele an: Konsolidierung von Daten aus mehreren Regionen und Extraktion von vierteljährlichen Umsatztabellen ⚡ Verwandeln Sie das Chaos von Tabellenkalkulationen in strukturierte Daten mit nur wenigen Codezeilen Wir werden praktische Anwendungsfälle durchgehen und Ihnen Integrationsmuster mit LlamaAgents zeigen, damit Sie robuste Datenverarbeitungs-Pipelines erstellen können. Registrieren Sie sich für den Workshop: