Agentes de IA com toque humano são muito melhores do que sistemas agenciais gerais que tentam automatizar tudo. O toque humano acontece em fases como design rápido, engenharia de contexto, arquitetura de agente e, mais importante, avaliação. A experiência de domínio é muito importante.

Estou animado para finalmente lançar isso. Meu servidor MCP agora oferece notícias do mercado de ações em tempo real. Ferramentas disponíveis: • Receba notícias • obter preços de ações • Obtenha as principais métricas • obter demonstrações financeiras Demorou cerca de um mês para acertar o servidor MCP, mas está funcionando bem agora. Mais ferramentas financeiras em breve.

O MCP está ficando tão bom!

O que é engenharia de❓ contexto E por que todo mundo está falando sobre isso... 👇 A engenharia de contexto está rapidamente se tornando uma habilidade crucial para engenheiros de IA. Não se trata mais apenas de estímulos inteligentes; é sobre a orquestração sistemática do contexto. 🔷 O problema: A maioria dos agentes de IA falha não porque os modelos são ruins, mas porque não têm o contexto certo para ter sucesso. Pense nisso: LLMs não são leitores de mentes. Eles só podem trabalhar com o que você lhes dá. A engenharia de contexto envolve a criação de sistemas dinâmicos que oferecem: - As informações corretas - As ferramentas certas - No formato certo Isso garante que o LLM possa concluir a tarefa com eficiência. 🔶 Por que a Engenharia de Prompt Tradicional não é suficiente: No início, nos concentramos em "palavras mágicas" para obter melhores respostas. Mas, à medida que os aplicativos de IA se tornam complexos, o contexto completo e estruturado é muito mais importante do que frases inteligentes. 🔷 4 Componentes-chave de um sistema de engenharia de contexto: 1️⃣ Fluxo dinâmico de informações O contexto vem de várias fontes: usuários, interações anteriores, dados externos, chamadas de ferramentas. Seu sistema precisa reunir tudo de forma inteligente. 2️⃣ Acesso inteligente a ferramentas Se sua IA precisar de informações ou ações externas, forneça as ferramentas certas. Formate as saídas para que sejam digeríveis ao máximo. 3️⃣ Gerenciamento de memória - Curto prazo: Resuma conversas longas - Longo prazo: lembre-se das preferências do usuário nas sessões 4️⃣ Otimização de formato Uma mensagem de erro curta e descritiva supera um blob JSON massivo todas as vezes. 🔷 Ponto-chave A engenharia de contexto está se tornando a nova habilidade central porque aborda o gargalo real: não a capacidade do modelo, mas a arquitetura da informação. À medida que os modelos melhoram, a qualidade do contexto se torna o fator limitante. Compartilharei mais à medida que as coisas evoluírem e se tornarem mais concretas! Fique ligado!! 🙌 ____ Se você achou perspicaz, compartilhe novamente com sua rede. Encontre-me → @akshay_pachaar ✔️ Para obter mais insights e tutoriais sobre LLMs, agentes de IA e aprendizado de máquina!

Se você me der o código, eu posso executar o que significa que o valor em execução é protegido por código mas a IA está facilitando a codificação então as especificações se tornam o fosso porque se alguém tiver especificações, eles podem produzir o código e podem executar

Agentes casualmente completando captchas é discreto e hilário

Imagine uma interface de conversação modular em que você: - selecione o modelo de sua escolha - escolha seu provedor de pesquisa - escolha as ferramentas MCP - acessar seus sistemas de arquivos - Gerencie sua memória, com segurança e privacidade - Pague conforme o uso por quaisquer serviços usados

Se alguém está tão confuso sobre licenças de software quanto eu, aqui está como eu os vejo agora. As licenças de software controlam o que as pessoas podem fazer com seu código. A licença do MIT permite que as pessoas façam qualquer coisa. Digamos que você crie uma biblioteca de análise JSON com licença do MIT. Uma startup pode pegar seu código, modificá-lo e vendê-lo como parte de seu serviço de API pago sem dar nada em troca. Eles só precisam manter seu aviso de direitos autorais nos comentários do código. O React usa o MIT, então o Facebook poderia tê-lo tornado proprietário, mas eles optaram por mantê-lo aberto. Esta é a licença "faça o que quiser". A GPL força o compartilhamento. Imagine que você cria um framework web sob a GPL. Se alguém modificar sua estrutura para adicionar novos recursos, eles devem liberar essas modificações como GPL também. Eles não podem vender uma versão proprietária. O WordPress usa GPL, portanto, todos os temas e plug-ins do WordPress também devem ser GPL. Se você construir um CMS comercial em cima do WordPress, todo o seu CMS se tornará GPL. Isso mantém tudo de código aberto. O Apache 2.0 lida melhor com patentes. Você escreve uma biblioteca de aprendizado de máquina e alguém contribui com um algoritmo. Mais tarde, eles tentam processar os usuários por violação de patente nesse algoritmo. Com a licença Apache, eles perdem automaticamente seus direitos de uso de sua biblioteca. É proteção contra trolls de patentes. O Kubernetes usa o Apache 2.0 porque as empresas de nuvem se preocupam com questões de patentes. BSD é basicamente MIT com palavras diferentes. Você cria uma biblioteca de rede no BSD. Mesmas regras do MIT, as pessoas podem fazer o que quiserem. O FreeBSD usa isso, e é por isso que a Apple pode pegar o código BSD e colocá-lo no macOS sem liberar o código-fonte do macOS. A maioria dos desenvolvedores usa o MIT agora porque é mais claro. LGPL é GPL para bibliotecas. Você cria uma biblioteca de geração de PDF na LGPL. As empresas podem usar sua biblioteca em seu software proprietário sem tornar todo o aplicativo LGPL. Mas se eles modificarem o código da biblioteca em si, essas alterações deverão ser LGPL. O VLC media player usa LGPL para que outros aplicativos possam incluir reprodução de vídeo sem se tornar GPL. Proprietário significa que você controla tudo. Você cria um mecanismo de banco de dados e o mantém proprietário. As empresas pagam taxas de licença para usá-lo. Eles não podem ver o código-fonte, não podem modificá-lo, não podem redistribuí-lo. O Oracle Database funciona dessa maneira. Você ganha dinheiro com o licenciamento, mas limita quem pode usá-lo. O licenciamento duplo oferece opções. Você libera um banco de dados sob licenças GPL e comerciais. Projetos de código aberto usam a versão GPL gratuitamente. As empresas que não querem restrições GPL pagam pela licença comercial. O MySQL faz isso. As startups usam MySQL gratuito, as grandes empresas costumam comprar licenças comerciais. O domínio público abre mão de todos os direitos. Você cria uma função hash e a coloca em domínio público. Qualquer um pode fazer qualquer coisa com ele, sem restrições, sem atribuição necessária. O SQLite faz isso. As agências governamentais adoram porque não há risco legal. Construindo uma biblioteca que você deseja que todos usem? Escolha MIT. Quer garantir que as melhorias voltem para a comunidade? Use GPL. Preocupado com patentes em software empresarial? Vá com o Apache. Construindo um negócio em torno do seu código? Mantenha-se proprietário. Quer o máximo de liberdade para os usuários? Tente domínio público. A chave é combinar seus objetivos com as restrições de licença. Não copie apenas o que outros projetos fazem sem entender por que eles escolheram essa licença.

O MCP é como o HTTP para agentes e parece a base de uma nova internet. Enviamos a postagem do blog que responde às perguntas mais comuns que tenho recebido de desenvolvedores, parceiros e empresas. Um salve para o criador do MCP, @dsp_, por colaborar nisso!

Isso é enorme da pesquisa do Google. papel altamente técnico, mas muito necessário, eu acho