人間味のあるAIエージェントは、すべてを自動化しようとする一般的なエージェントシステムよりもはるかに優れています。 人間味は、プロンプトデザイン、コンテキストエンジニアリング、エージェントアーキテクチャ、そしてさらに重要な評価などのフェーズで発生します。 ドメインの専門知識は非常に重要です。

ついにこれを発売できることを嬉しく思います。 私のMCPサーバーは、リアルタイムの株式市場ニュースを提供するようになりました。 利用可能なツール: •ニュースを入手 •株価を取得する •主要な指標を取得する •財務諸表を取得する MCPサーバーを正しくするまでに約1か月かかりましたが、現在は正常に動作しています。 さらに多くの金融ツールが間もなく登場します。

MCPがとても良くなってきました!

コンテキストエンジニアリング❓とは そして、なぜみんながそれについて話しているのか...👇 コンテキスト エンジニアリングは、AI エンジニアにとって急速に重要なスキルになりつつあります。それはもはや巧妙なプロンプトだけではありません。それは文脈の体系的なオーケストレーションについてです。 🔷 問題を： ほとんどの AI エージェントが失敗するのは、モデルが悪いからではなく、成功するための適切なコンテキストが欠けているためです。考えてみてください: LLM は読心術ではありません。彼らはあなたが与えたものでしか働けません。 コンテキストエンジニアリングには、以下を提供する動的なシステムの作成が含まれます。 - 正しい情報 - 適切なツール - 正しい形式で これにより、LLM はタスクを効果的に完了できるようになります。 🔶 従来のプロンプトエンジニアリングが十分ではない理由: 初期の頃は、より良い反応を導くために「魔法の言葉」に焦点を当てていました。しかし、AIアプリケーションが複雑になるにつれて、完全で構造化されたコンテキストは、巧妙な言い回しよりもはるかに重要になります。 🔷 コンテキストエンジニアリングシステムの4つの主要なコンポーネント: 1️⃣ 動的な情報フロー コンテキストは、ユーザー、以前のやり取り、外部データ、ツール呼び出しなど、複数のソースから取得されます。システムは、すべてをインテリジェントにまとめる必要があります。 2️⃣スマートツールアクセス AI が外部情報やアクションを必要とする場合は、適切なツールを提供します。出力が最大限に消化できるようにフォーマットします。 3️⃣メモリ管理 - 短期: 長い会話を要約する - 長期: セッション間でユーザーの設定を記憶する 4️⃣フォーマットの最適化 短くて説明的なエラー メッセージは、毎回大規模な JSON BLOB を打ち負かします。 🔷 要するに コンテキストエンジニアリングは、モデル機能ではなく情報アーキテクチャという本当のボトルネックに対処するため、新しいコアスキルになりつつあります。 モデルが向上するにつれて、コンテキストの品質が制限要因になります。 物事が進化し、より具体的になるにつれて、さらに共有します。 乞うご期待!!🙌 ____ 洞察力に富んだと思われた場合は、ネットワークと再共有してください。 → @akshay_pachaar ✔️ LLM、AI エージェント、機械学習に関するその他の洞察とチュートリアルについては、こちらをご覧ください。

コードを渡せば、 これは、実行中の値がコードによって保護されていることを意味します しかし、AI はコーディングを容易にしています だから仕様が堀になる なぜなら、仕様があればコードを生成して実行できるからです

エージェントが何気なくキャプチャを完了するのは控えめで陽気です

モジュール式の会話型インターフェイスを想像してみてください。 - お好みのモデルを選択 - 検索プロバイダーを選択する - MCPツールを選択します - ファイルシステムにアクセスする - セキュリティとプライバシーを備えたメモリを管理 - 使用したサービスの使用量課金制

私と同じようにソフトウェアライセンスについて混乱している人がいるなら、私は今、ソフトウェアライセンスをどのように見ているかを次のように示します。ソフトウェアライセンスは、ユーザーがコードで何ができるかを制御します。 MITライセンスにより、人々は何でもできます。MITライセンスでJSON解析ライブラリを構築したとします。スタートアップは、あなたのコードを取得し、変更し、有料の API サービスの一部として販売することができ、あなたに何も返すことはありません。コードコメントに著作権表示を記載するだけで済みます。React は MIT を使用しているため、Facebook はそれを独占的にすることもできましたが、オープンにしておくことを選択しました。これは「やりたい放題」のライセンスです。 GPLは共有を強制します。GPLの下でWebフレームワークを作成すると想像してください。誰かが新しい機能を追加するためにフレームワークを変更する場合、それらの変更も GPL としてリリースする必要があります。彼らは独自のバージョンを販売することはできません。WordPressはGPLを使用しているため、すべてのWordPressテーマとプラグインもGPLである必要があります。WordPressの上に商用CMSを構築すると、CMS全体がGPLになります。これにより、すべてがオープンソースに保たれます。 Apache 2.0 は特許をより適切に処理します。機械学習ライブラリを作成し、誰かがアルゴリズムを提供します。その後、彼らはそのアルゴリズムの特許侵害でユーザーを訴えようとします。Apacheライセンスを使用すると、ライブラリを使用する権利が自動的に失われます。それはパテントトロールに対する保護です。Kubernetes が Apache 2.0 を使用するのは、クラウド企業が特許の問題を心配しているためです。 BSDは基本的にMITで単語が違う。BSD の下にネットワークライブラリを作成します。MITと同じルールで、人々はやりたいことを何でもできます。FreeBSD はこれを使用しているため、Apple は macOS のソースコードをリリースせずに BSD コードを取得して macOS に入れることができます。ほとんどの開発者は、MITがより明確になったため、MITを使用しています。 LGPLはライブラリのGPLです。LGPL で PDF 生成ライブラリを構築します。企業は、アプリ全体をLGPLにすることなく、独自のソフトウェアでライブラリを使用できます。ただし、ライブラリ コード自体を変更する場合は、それらの変更は LGPL である必要があります。VLC メディア プレーヤーは LGPL を使用しているため、他のアプリは GPL にならずにビデオ再生を含めることができます。 プロプライエタリとは、すべてをコントロールできることを意味します。データベースエンジンを構築し、それを独自の状態に保ちます。企業はそれを使用するためにライセンス料を支払います。彼らはソースコードを見ることができず、変更することも、再配布することもできません。Oracle Databaseはこのように機能します。ライセンスからお金を稼ぐことができますが、それを使用できる人は制限されます。 デュアルライセンスはオプションを提供します。データベースは、GPLライセンスと商用ライセンスの両方でリリースします。オープンソースプロジェクトはGPLバージョンを無料で使用します。GPLの制限を望まない企業は、商用ライセンスの料金を支払います。MySQL はこれを行います。スタートアップは無料のMySQLを使用し、大企業は商用ライセンスを購入することがよくあります。 パブリックドメインはすべての権利を放棄します。ハッシュ関数を作成し、それをパブリックドメインに配置します。誰でも何でもでき、制限や帰属は必要ありません。SQLiteはこれを行います。法的リスクがゼロであるため、政府機関はそれを気に入っています。 みんなに使ってもらいたいライブラリーを作りたいですか?MITを選んでください。改善点がコミュニティに確実に還元されるようにしたいですか?GPLを使用してください。エンタープライズソフトウェアの特許が心配ですか?Apache を使用してください。コードを中心にビジネスを構築していますか?独占的であり続けます。ユーザーに最大限の自由を与えたいですか?パブリックドメインをお試しください。 重要なのは、目標とライセンス制限を一致させることです。他のプロジェクトがそのライセンスを選択した理由を理解せずに、他のプロジェクトが行っていることをコピーしないでください。

MCP はエージェントの HTTP のようなもので、新しいインターネットの基盤のように感じられます。 開発者、パートナー、企業から寄せられた最も一般的な質問に答えるブログ投稿をリリースしました。この作品に協力してくれたMCPのクリエイター@dsp_に感謝します!

これはGoogleの調査によるものです。ハイテクな論文ですが、非常に必要とされていると思います