Fișierele devin interfața principală pentru agenții AI pentru a gestiona contextul, a stoca conversații și a accesa abilități 📁 @jerryjliu0 explică modul în care agenți de codare precum Claude Code și @cursor_ai se centralizează în jurul sistemelor de fișiere ca abstracții de bază, îndepărtându-se de ecosistemele complexe de unelte: 📝 Agenții stochează istorice lungi de conversații în fișiere căutabile pentru a depăși limitările ferestrei de context 🔍 Recuperarea bazată pe fișiere cu căutare semantică depășește tiparele tradiționale RAG pentru traversarea dinamică a contextului ⚡ Abilitățile definite ca fișiere simple înlocuiesc uneltele MCP complexe – pur și simplu copiază specificațiile API în fișiere markdown 🛠️ Agenții au nevoie doar de ~5-10 unelte de bază (CLI, interpret de cod, preluare web) plus acces la sistemul de fișiere pentru a fi foarte capabile Provocările care urmează includ analizarea documentelor non-text simplu (PDF-uri, Word, Excel) și scalarea căutării fișierelor către colecții masive. Exact de aceea am construit capabilitățile LlamaCloud Parse, Extract și Sheets – pentru a converti orice format de document în context pregătit pentru agent. Citește analiza completă: