AI-agenter med et menneskelig preg er mye bedre enn generelle agentsystemer som prøver å automatisere alt. Den menneskelige berøringen skjer i faser som rask design, kontekstteknikk, agentarkitektur og, enda viktigere, evaluering. Domeneekspertise betyr så mye.

Jeg gleder meg til å endelig lansere dette. MCP-serveren min tilbyr nå aksjemarkedsnyheter i sanntid. Tilgjengelige verktøy: • Få nyheter • få aksjekurser • Få nøkkeltall • få regnskap Det tok omtrent en måned å få MCP-serveren riktig, men det fungerer bra nå. Flere økonomiske verktøy kommer snart.

MCP begynner å bli så bra!

Hva er kontekstteknikk❓ Og hvorfor snakker alle om det... 👇 Kontekstteknikk er raskt i ferd med å bli en avgjørende ferdighet for AI-ingeniører. Det handler ikke lenger bare om smart tilskyndelse; det handler om systematisk orkestrering av kontekst. 🔷 Problemet: De fleste AI-agenter mislykkes ikke fordi modellene er dårlige, men fordi de mangler den rette konteksten for å lykkes. Tenk på det: LLM-er er ikke tankelesere. De kan bare jobbe med det du gir dem. Kontekstteknikk innebærer å lage dynamiske systemer som tilbyr: - Riktig informasjon - De riktige verktøyene - I riktig format Dette sikrer at LLM effektivt kan fullføre oppgaven. 🔶 Hvorfor tradisjonell Prompt Engineering ikke er nok: Tidlig fokuserte vi på "magiske ord" for å lokke frem bedre svar. Men etter hvert som AI-applikasjoner vokser, er komplekse, fullstendige og strukturerte kontekster langt mer enn smarte formuleringer. 🔷 4 nøkkelkomponenter i et kontekstteknisk system: 1️⃣ Dynamisk informasjonsflyt Kontekst kommer fra flere kilder: brukere, tidligere interaksjoner, eksterne data, verktøykall. Systemet ditt må trekke alt sammen på en intelligent måte. 2️⃣ Smart verktøytilgang Hvis AI-en din trenger ekstern informasjon eller handlinger, gi den de riktige verktøyene. Formater utdataene slik at de er maksimalt fordøyelige. 3️⃣ Minne administrasjon - Kortsiktig: Oppsummer lange samtaler - Langsiktig: Husk brukerpreferanser på tvers av økter 4️⃣ Optimalisering av format En kort, beskrivende feilmelding slår en massiv JSON-blob hver gang. 🔷 Bunnlinjen Kontekstteknikk er i ferd med å bli den nye kjerneferdigheten fordi den adresserer den virkelige flaskehalsen: ikke modellkapasitet, men informasjonsarkitektur. Etter hvert som modellene blir bedre, blir kontekstkvaliteten den begrensende faktoren. Jeg vil dele mer etter hvert som ting utvikler seg og blir mer konkrete! Følg med!! 🙌 ____ Hvis du syntes det var innsiktsfullt, kan du dele det med nettverket ditt. Finn meg → @akshay_pachaar ✔️ For mer innsikt og opplæringer om LLM-er, AI-agenter og maskinlæring!

Hvis du gir meg koden, kan jeg utføre som betyr at verdien i utførelsen er beskyttet av kode men AI gjør koding enklere Så spesifikasjoner blir vollgraven For hvis man har spesifikasjoner, kan de produsere koden og de kan utføre

Agenter som tilfeldig fullfører captchas er lavmælt morsomt

Se for deg et modulært samtalegrensesnitt der du: - Velg modell du ønsker - Velg søkeleverandør - velge MCP-verktøy - få tilgang til filsystemene dine - Administrer minnet ditt, med sikkerhet og personvern - Betal etter forbruk for alle tjenester som brukes

Hvis noen er like forvirret over programvarelisenser som jeg var, her er hvordan jeg ser dem nå. Programvarelisenser styrer hva folk kan gjøre med koden din. MIT-lisens lar folk gjøre hva som helst. La oss si at du bygger et JSON-parsingsbibliotek med MIT-lisens. En oppstart kan ta koden din, endre den og selge den som en del av deres betalte API-tjeneste uten å gi deg noe tilbake. De trenger bare å beholde opphavsrettsvarselet ditt i kodekommentarene. React bruker MIT, så Facebook kunne ha gjort det proprietært, men de valgte å holde det åpent. Dette er "gjør hva du vil"-lisensen. GPL-styrker som deler. Tenk deg at du lager et nettrammeverk under GPL. Hvis noen endrer rammeverket ditt for å legge til nye funksjoner, må de også gi ut disse endringene som GPL. De kan ikke selge en proprietær versjon. WordPress bruker GPL, så alle WordPress-temaer og plugins må også være GPL. Hvis du bygger et kommersielt CMS på toppen av WordPress, blir hele CMS-et ditt GPL. Dette holder alt åpen kildekode. Apache 2.0 håndterer patenter bedre. Du skriver et maskinlæringsbibliotek og noen bidrar med en algoritme. Senere prøver de å saksøke brukere for patentbrudd på den algoritmen. Med Apache-lisens mister de automatisk rettighetene til å bruke biblioteket ditt. Det er beskyttelse mot patenttroll. Kubernetes bruker Apache 2.0 fordi skyselskaper bekymrer seg for patentproblemer. BSD er i utgangspunktet MIT med forskjellige ord. Du oppretter et nettverksbibliotek under BSD. Samme regler som MIT, folk kan gjøre hva de vil. FreeBSD bruker dette, og det er grunnen til at Apple kan ta BSD-kode og legge den i macOS uten å gi ut macOS-kildekoden. De fleste utviklere bruker bare MIT nå fordi det er tydeligere. LGPL er GPL for biblioteker. Du bygger et PDF-genereringsbibliotek under LGPL. Bedrifter kan bruke biblioteket ditt i sin proprietære programvare uten å gjøre hele appen LGPL. Men hvis de endrer selve bibliotekkoden din, må disse endringene være LGPL. VLC mediespiller bruker LGPL slik at andre apper kan inkludere videoavspilling uten å bli GPL. Proprietær betyr at du kontrollerer alt. Du bygger en databasemotor og holder den proprietær. Bedrifter betaler deg lisensavgifter for å bruke den. De kan ikke se kildekoden, kan ikke endre den, kan ikke distribuere den på nytt. Oracle Database fungerer på denne måten. Du tjener penger på lisensiering, men begrenser hvem som kan bruke det. Dobbel lisensiering gir alternativer. Du frigir en database under både GPL-lisenser og kommersielle lisenser. Åpen kildekode-prosjekter bruker GPL-versjonen gratis. Selskaper som ikke vil ha GPL-restriksjoner betaler for den kommersielle lisensen. MySQL gjør dette. Startups bruker gratis MySQL, store selskaper kjøper ofte kommersielle lisenser. Public domain gir fra seg alle rettigheter. Du oppretter en hash-funksjon og setter den i det offentlige domene. Hvem som helst kan gjøre hva som helst med det, ingen begrensninger, ingen attribusjon kreves. SQLite gjør dette. Offentlige etater elsker det fordi det er null juridisk risiko. Bygger du et bibliotek du vil at alle skal bruke? Velg MIT. Vil du sikre at forbedringer kommer tilbake til fellesskapet? Bruk GPL. Bekymret for patenter i bedriftsprogramvare? Gå med Apache. Bygge en virksomhet rundt koden din? Hold deg proprietær. Vil du ha maksimal frihet for brukerne? Prøv offentlig domene. Nøkkelen er å matche målene dine med lisensbegrensninger. Ikke bare kopier hva andre prosjekter gjør uten å forstå hvorfor de valgte den lisensen.

MCP er som HTTP for agenter, og føles som grunnlaget for et nytt internett. Vi sendte blogginnlegget som svarer på de vanligste spørsmålene jeg har fått fra utviklere, partnere og bedrifter. Shoutout til MCPs skaper @dsp_ for å samarbeide om dette!

Dette er enormt fra Google Research. Svært teknisk papir, men sårt tiltrengt antar jeg