Agenții AI cu o notă umană sunt mult mai buni decât sistemele agentice generale care încearcă să automatizeze totul. Atingerea umană are loc în faze precum proiectarea promptă, ingineria contextului, arhitectura agentului și, mai important, evaluarea. Expertiza în domeniu contează atât de mult.

Sunt încântat să lansez în sfârșit acest lucru. Serverul meu MCP oferă acum știri bursiere în timp real. Instrumente disponibile: • Obțineți știri • Obțineți prețurile acțiunilor • Obțineți valori cheie • Obțineți situații financiare A durat aproximativ o lună pentru a obține serverul MCP corect, dar funcționează bine acum. Mai multe instrumente financiare în curând.

MCP devine atât de bun!

Ce este ingineria❓ contextului Și de ce toată lumea vorbește despre asta... 👇 Ingineria contextului devine rapid o abilitate crucială pentru inginerii AI. Nu mai este vorba doar de îndemnuri inteligente; este vorba despre orchestrarea sistematică a contextului. 🔷 Problema: Majoritatea agenților AI eșuează nu pentru că modelele sunt proaste, ci pentru că le lipsește contextul potrivit pentru a reuși. Gândiți-vă la asta: LLM-urile nu citesc gândurile. Ei pot lucra doar cu ceea ce le oferi. Ingineria contextului implică crearea de sisteme dinamice care oferă: - Informațiile corecte - Instrumentele potrivite - În formatul potrivit Acest lucru asigură că LLM poate finaliza eficient sarcina. 🔶 De ce ingineria tradițională promptă nu este suficientă: La început, ne-am concentrat pe "cuvinte magice" pentru a obține răspunsuri mai bune. Dar, pe măsură ce aplicațiile AI devin complexe, contextul complet și structurat contează mult mai mult decât formularea inteligentă. 🔷 4 componente cheie ale unui sistem de inginerie a contextului: 1️⃣ Flux dinamic de informații Contextul provine din mai multe surse: utilizatori, interacțiuni anterioare, date externe, apeluri de instrumente. Sistemul tău trebuie să le unească pe toate în mod inteligent. 2️⃣ Acces inteligent la instrumente Dacă AI are nevoie de informații sau acțiuni externe, oferă-i instrumentele potrivite. Formatați ieșirile astfel încât să fie digerabile la maximum. 3️⃣ Managementul memoriei - Pe termen scurt: rezumați conversațiile lungi - Pe termen lung: Amintiți-vă preferințele utilizatorului în toate sesiunile 4️⃣ Optimizarea formatului Un mesaj de eroare scurt și descriptiv bate de fiecare dată un blob JSON masiv. 🔷 Concluzia Ingineria contextului devine noua abilitate de bază, deoarece abordează adevăratul blocaj: nu capacitatea modelului, ci arhitectura informației. Pe măsură ce modelele se îmbunătățesc, calitatea contextului devine factorul limitativ. Voi împărtăși mai multe pe măsură ce lucrurile evoluează și devin mai concrete! Rămâneți pe fază!! 🙌 ____ Dacă ți s-a părut util, redistribui cu rețeaua ta. Găsește-mă → @akshay_pachaar ✔️ Pentru mai multe informații și tutoriale despre LLM-uri, agenți AI și învățare automată!

Dacă îmi dai codul, pot executa ceea ce înseamnă că valoarea în execuție este protejată de cod dar AI face codificarea mai ușoară Deci specificațiile devin șanțul pentru că dacă cineva are specificații, poate produce codul și poate executa

Agenții care completează cu ușurință captcha-urile sunt discrete și hilare

Imaginați-vă o interfață conversațională modulară în care: - selectați modelul ales - Alegeți furnizorul de căutare - alegeți instrumentele MCP - Accesați sistemele de fișiere - gestionați-vă memoria, cu securitate și confidențialitate - Plata pe masura ce folosesti pentru orice servicii utilizate

Dacă cineva este la fel de confuz în privința licențelor software ca mine, iată cum le văd acum. Licențele software controlează ce pot face oamenii cu codul dvs. Licența MIT permite oamenilor să facă orice. Să presupunem că construiți o bibliotecă de analiză JSON cu licență MIT. Un startup vă poate lua codul, îl poate modifica și îl poate vinde ca parte a serviciului API plătit fără a vă da nimic înapoi. Trebuie doar să păstreze notificarea de copyright în comentariile codului. React folosește MIT, așa că Facebook ar fi putut să-l facă proprietar, dar au ales să-l păstreze deschis. Aceasta este licența "fă ce vrei". GPL forțează partajarea. Imaginați-vă că creați un cadru web sub GPL. Dacă cineva vă modifică framework-ul pentru a adăuga noi caracteristici, trebuie să lanseze acele modificări și ca GPL. Nu pot vinde o versiune proprietară. WordPress folosește GPL, deci toate temele și pluginurile WordPress trebuie să fie și GPL. Dacă construiești un CMS comercial pe WordPress, întregul tău CMS devine GPL. Acest lucru menține totul open source. Apache 2.0 gestionează mai bine brevetele. Scrii o bibliotecă de învățare automată și cineva contribuie cu un algoritm. Mai târziu, încearcă să dea în judecată utilizatorii pentru încălcarea brevetului pe acel algoritm. Cu licența Apache, își pierd automat drepturile de a utiliza biblioteca dvs. Este protecție împotriva trolilor de brevete. Kubernetes folosește Apache 2.0 deoarece companiile de cloud își fac griji cu privire la problemele de brevete. BSD este practic MIT cu cuvinte diferite. Creați o bibliotecă de rețea sub BSD. Aceleași reguli ca și MIT, oamenii pot face ce vor. FreeBSD folosește acest lucru, motiv pentru care Apple ar putea lua codul BSD și l-ar putea pune în macOS fără a elibera codul sursă macOS. Majoritatea dezvoltatorilor folosesc MIT doar acum pentru că este mai clar. LGPL este GPL pentru biblioteci. Construiți o bibliotecă de generare PDF sub LGPL. Companiile vă pot folosi biblioteca în software-ul lor proprietar fără a-și face întreaga aplicație LGPL. Dar dacă modifică codul bibliotecii în sine, acele modificări trebuie să fie LGPL. VLC media player folosește LGPL, astfel încât alte aplicații pot include redarea video fără a deveni GPL. Proprietar înseamnă că controlezi totul. Construiești un motor de baze de date și îl păstrezi proprietar. Companiile vă plătesc taxe de licență pentru a-l folosi. Nu pot vedea codul sursă, nu îl pot modifica, nu îl pot redistribui. Oracle Database funcționează în acest fel. Câștigi bani din licențiere, dar limitezi cine le poate folosi. Licențierea duală oferă opțiuni. Eliberați o bază de date atât sub licență GPL, cât și sub licență comercială. Proiectele open source folosesc versiunea GPL gratuit. Companiile care nu doresc restricții GPL plătesc pentru licența comercială. MySQL face asta. Startup-urile folosesc MySQL gratuit, companiile mari cumpără adesea licențe comerciale. Domeniul public renunță la toate drepturile. Creați o funcție hash și o puneți în domeniul public. Oricine poate face orice cu el, fără restricții, fără atribuire. SQLite face acest lucru. Agențiile guvernamentale îl iubesc pentru că nu există niciun risc legal. Să construiești o bibliotecă pe care vrei să o folosească toată lumea? Alegeți MIT. Vrei să te asiguri că îmbunătățirile revin în comunitate? Utilizați GPL. Vă faceți griji cu privire la brevetele în software-ul de întreprindere? Mergeți cu Apache. Construirea unei afaceri în jurul codului tău? Rămâneți proprietar. Doriți libertate maximă pentru utilizatori? Încercați domeniul public. Cheia este să vă potriviți obiectivele cu restricțiile de licență. Nu copiați doar ceea ce fac alte proiecte fără să înțelegeți de ce au ales acea licență.

MCP este ca HTTP pentru agenți și se simte ca fundația unui nou internet. Am trimis postarea pe blog care răspunde la cele mai frecvente întrebări pe care le-am primit de la dezvoltatori, parteneri și întreprinderi. Mulțumesc creatorului MCP @dsp_ pentru colaborarea la asta!

Acest lucru este uriaș din Google Research. Hârtie extrem de tehnologizată, dar foarte necesară, cred