文字通り、エージェントが何であるかを誰も知りません。 LLMを使用している限り、アプリケーションを「エージェント」と呼んでいる人をたくさん見てきました。 次に、「エージェント システム」と「エージェント ワークフロー」について話す人がいます。どういう意味かと聞くと、吃音が始まります。

AG-UIのビッグアップデート! 3つのAIネイティブプロトコル:MCP、A2A、AG-UI。 軒並みに大幅な採用が行われており、これらのプロトコルのそれぞれに対してノンストップで大規模な更新が行われています。 AG-UI の大規模なアップデートをいくつか紹介します。 聞いたことがない方のために説明すると、AG-UI (エージェントとユーザー対話プロトコル) を使用すると、エージェントをフロントエンド アプリケーションに統合できます。それはあなたに与えます: •リアルタイム更新 • ツールオーケストレーション • 共有変更可能状態 • セキュリティ境界 •UI同期 彼らはプロトコルを更新したばかりで、新機能は次のとおりです。 1. AG-UI に CLI が追加されました。 2. Pydantic AI が AG-UI と互換性を持つようになりました。 2. 追加の AG-UI クライアントを構築するためのフローが 10 倍簡単になりました。 3. AG-UIとA2A間のハンドシェイクのプレリリース。 5. これで、A2A インタラクションを視覚化できます。 6. A2A インタラクションがユーザーに連絡できるようになりました。 7. 貢献フローが完全に刷新されました。 最初の AG-UI を利用したアプリケーションは、1 つのコマンドで構築できます。 $ npx create-ag-ui-app my-agent-app プロトコルの GitHub リポジトリを確認します。

自己学習エージェント 👀

より良いコードを書くための最良の方法の1つ: カスタムの特殊なエージェントを使用して、リポジトリにプッシュするたびに自動的にレビューします。 私は@baz_scmと協力しており、独自のコーディング スタイルとルールに基づいてカスタム レビュアー エージェントを自動的に生成します。これは、私がこれを行うのを見た最初のツールです。 Bazでエージェントを作成する3つの異なる方法のうち、私のお気に入りは、プロンプトを介してルールに基づいて定義し、デプロイする前にプレイグラウンドでテストする方法です。 ビデオと以下のリンクをチェックしてください。バズはこれについて私と協力しました。

AG-AI プロトコルの別のクールなアップデート! AG-UI(エージェントとユーザーインタラクション)プロトコルを使用すると、エージェントをフロントエンドアプリケーションに統合できます。

ビートモードの副操縦士は文字通り獣です! 昨日までこのことに気づかなかったのですが、見た目は良さそうです(そして少しクレイジーです! ビースト モードは、@code の副操縦士にいくつかのスーパーパワーを与えるカスタム チャット モードです。Copilot のデフォルトの「エージェント」を使用する代わりに、すべてにビースト モードを使用できます。 予想する： • より多くの計画 • より多くのツールの使用 •インターネットの使用量の増加 • より頑固さ - 手持ちが少ない • 演技への恐怖が軽減される 運が良ければビーストモードを試してみてください。あなたがボスでない限り、年間 250,000 ドルのコードベースでビースト モードを使用することはまだお勧めしません。 有効にする方法のビデオは次のとおりです。以下の手順が記載されたリンクがあります。

1時間の練習は、10時間のチュートリアルよりも100倍優れています。 人々はすべてを複雑にしすぎるのが大好きですが、ソフトウェアの構築を習得するには、非常に単純なプロセスに従うことから得られます。 ビルド→デプロイ→共有→改善→リピート 今すぐ別のチュートリアルは必要ありません。必要なのは、コーディングを開始し、改善に役立つフィードバックを得ることです。 きっと気に入ると思います: あなたがバイブコーダーなら、@YouWareAIをチェックしてみてください(彼らはライブになったばかりで、私と提携しています)。彼らのアイデアは天才的で、AI アプリケーションを構築し、フィードバック、トラフィック、サポーターのコミュニティを獲得できるプラットフォームです。 このようなものはありません。 仕組みは次のとおりです。 ステップ 1: 他のユーザーが構築しているものを参照できます。トレンドのアプリケーションからインスピレーションを得たり、既存のプロジェクトをリミックスしたりすることもできます。リンクは次のとおりです。 ステップ2:英語でアプリの構築を開始できます。これはバイブコーディングプラットフォームです。 ステップ 3: アプリケーションを公開し、すぐにフィードバックを受け取ります。人々はそれを「いいね!」したり、コメントしたり、フォークして改善したりすることもできます。 ローカル設定は不要です。定型文はありません。 全員のレベルアップに役立つ完璧なリソースのようです。

AIと機械学習教育は壊れています。 研究者になりたいなら問題ありませんが、問題の解決を始めたいのであれば、実践的なレッスンを教えてくれるリソースはほとんどありません。 私はそれを修正しています。 ライブ AI/ML エンジニア コホートで取り上げているトピックの一部を次に示します。 1. 問題を組み立てる方法 2. データを処理してモデルをトレーニングおよびデプロイする方法 3. RAGシステムの構築方法 4. アプリケーションの評価方法 5. これらのアプリケーションをデプロイする方法 6. これらのアプリケーションを本番環境でテストする方法 7. これらのアプリケーションを最適化する方法 9. 監視とオブザーバビリティの使用方法 10. MCPとA2Aの使用方法 理論的な概念や本は忘れてください。ここでは経験から直接学びます。 次のコホートは 2 週間後に始まります。 •ライブです(ただし録音されています) •そりゃ大変だ • 実用的です •とても楽しいです そしてもっと重要なこと: それはあなたの生産性を桁違いに高めるのに役立ちます。 以下のリンク:

今日から、Cursor ではなく @code + Copilot に戻ります。 Copilot の最新の数回のイテレーションを賞賛している多くの人から聞きました。前回試したときは気に入らなかったのですが、それから数ヶ月が経ちました。 一般に、フォークを使用するよりも@codeを使用する方が優れています。他の場所に目を向けざるを得ないのは AI 機能だけですが、Copilot が Cursor の機能の 90-95% に到達できるのであれば、私は離れません。 詳細がわかったら報告します。

Web スクレイピングは重要なスキルですが、誰もそれについて語りません。 企業は大規模言語モデルをどのようにトレーニングしていると思いますか?データはどこから来ると思いますか? しかし、Web スクレイピングはそれすべてを超えています。 AI エージェントに公開オンライン データにリアルタイムでアクセスできるようにすることを想像してみてください。私はこれを「オンデマンドのウェブスクレイピング」と呼んでいますが、AI アプリケーションに無制限のパワーが解き放たれると確信しています。 @apifyを使用してこれを行う方法を示す簡単なビデオを録画しました。以前にも彼らについて話したことがありますが、彼らはこの投稿で私と協力しています。 彼らは、最高のオープンソースのWebスクレイピングおよびブラウザ自動化ライブラリの1つを持っています。 しかし、これよりずっと良くなります! MCP を使用して AI エージェントとアプリケーションを Apify プラットフォームに接続し、オンデマンドで専門のアクターを使用してオンライン データをスクレイピングして処理できます。 ビデオでは、カーソルを使用して、「機械学習」という単語を含むLinkedInの投稿をリアルタイムでスクレイピングしました。コード不要で魅力のように機能しました! プラットフォームへのリンクは次のとおりです。 これについて考えてみましょう。 AI アプリケーションにオンデマンドで公開データを提供できるようになりました。 私たちはこれから起こることに対する準備ができていません。