I file stanno diventando l'interfaccia principale per gli agenti AI per gestire il contesto, memorizzare conversazioni e accedere a competenze 📁 @jerryjliu0 spiega come agenti di codifica come Claude Code e @cursor_ai si stiano centralizzando attorno ai filesystem come astrazioni fondamentali, allontanandosi da ecosistemi di strumenti complessi: 📝 Gli agenti memorizzano lunghe storie di conversazione in file ricercabili per superare le limitazioni della finestra di contesto 🔍 Il recupero basato su file con ricerca semantica supera i tradizionali modelli RAG per la navigazione dinamica del contesto ⚡ Le competenze definite come semplici file stanno sostituendo strumenti MCP complessi - basta copiare le specifiche API in file markdown 🛠️ Gli agenti hanno bisogno solo di ~5-10 strumenti principali (CLI, interprete di codice, recupero web) più accesso al filesystem per essere altamente capaci Le sfide future includono l'analisi di documenti non in formato testo (PDF, Word, Excel) e la scalabilità della ricerca di file su collezioni massive. È esattamente per questo che abbiamo costruito le capacità di Parse, Extract e Sheets di LlamaCloud - per convertire qualsiasi formato di documento in un contesto pronto per l'agente. Leggi l'analisi completa:

L'ingegneria del contesto non riguarda solo l'aggiungere più dati al tuo LLM - si tratta di fornire il contesto giusto al momento giusto. In questo intervento per @OReillyMedia, la nostra Ingegnere delle Relazioni con gli Sviluppatori @tuanacelik spiega come i blocchi di memoria ti aiutano a costruire agenti che mantengono un contesto strutturato per compiti complessi. Dimostra i blocchi di memoria degli artefatti utilizzando un bot per il tracciamento degli ordini di un ristorante - mostrando come distillare intere conversazioni in sole informazioni strutturate essenziali (tipo di pizza, condimenti, indirizzo) piuttosto che elaborare l'intera cronologia della chat. Concetti chiave trattati: · Diversi tipi di blocchi di memoria (statici, estrazione di fatti, vettoriali, artefatto) · Gestione del rapporto di contesto - bilanciamento tra cronologia della chat, prompt di sistema e memoria · Utilizzo dei flussi di lavoro degli agenti per costruire e ottimizzare il contesto passo dopo passo L'esempio mostra come i blocchi di memoria degli artefatti possano trasformare una conversazione vagante in un ordine pulito e strutturato - esattamente ciò di cui hai bisogno per agenti di produzione che gestiscono compiti nel mondo reale. Guarda l'intervento completo:

Stanco di combattere con file Excel disordinati che rompono i parser tradizionali? 📊 Unisciti al nostro workshop il 29 gennaio alle 11 AM PT per vedere come LlamaSheets trasforma fogli di calcolo caotici in file Parquet puliti e pronti per l'AI, preservando tutto il contesto che conta. 📈 Gestisci strutture complesse come celle unite, intestazioni multi-livello e formattazione visiva che gli strumenti tradizionali trascurano 🤖 Crea agenti specifici per fogli di calcolo per analisi finanziarie, parsing di budget e reportistica automatizzata 💼 Guarda esempi reali: consolidamento di dati multi-regione ed estrazione di tabelle di fatturato trimestrale ⚡ Trasforma il caos dei fogli di calcolo in dati strutturati con solo poche righe di codice Esploreremo casi d'uso pratici e ti mostreremo schemi di integrazione con LlamaAgents in modo da poter costruire pipeline di elaborazione dati robuste. Registrati per il workshop: