Un moment important pentru constructorii de agenți! Există un tipar care se repetă mereu în software. În primul rând, toată lumea se concentrează pe problema "clădirii". Cadrele apar și se maturizează și devin cu adevărat bune. Apoi, brusc, constrângerea se schimbă în implementare. Am văzut asta cu rețelele neuronale. PyTorch, TensorFlow și Caffe au fost toate excelente pentru construirea modelelor. Dar implementarea lor a însemnat să te ocupi de formate și timpi de execuție diferiți. ONNX a permis dezvoltatorilor să construiască orice framework doreau, să exporte într-un format standard și să implementeze oriunde. Urmărim același tipar desfășurându-se cu Agenții chiar acum. Framework-uri precum LangGraph, CrewAI, Agno și Strands sunt suficient de mature încât construirea unui agent nu mai este partea dificilă. În schimb, contează ce se întâmplă după aceea: implementare, streaming, gestionarea memoriei, observabilitate și auto-scalare. Acestea nu sunt probleme de agent, ci mai degrabă probleme de infrastructură. Și în acest moment, fiecare echipă AI cu care am vorbit le rezolvă de la zero. xpander adoptă abordarea ONNX pentru această problemă și cred că este modelul mental potrivit. Ideea de bază este simplă: adu-ți agentul (integrat în orice framework), implementează-l prin xpander și obține toată infrastructura de producție. Aceasta include: - Implementarea serverless în ~2 minute - Streaming SSE pentru UX de gândire în timp real...