AI-агенты с человеческим подходом гораздо лучше, чем общие агентные системы, которые пытаются автоматизировать всё. Человеческий подход проявляется на таких этапах, как проектирование запросов, инженерия контекста, архитектура агентов и, что более важно, оценка. Экспертиза в области имеет огромное значение.

Я рад наконец запустить это. Мой сервер MCP теперь предлагает новости фондового рынка в реальном времени. Доступные инструменты: • получить новости • получить цены акций • получить ключевые показатели • получить финансовые отчеты Потребовался около месяца, чтобы настроить сервер MCP, но теперь он работает хорошо. Скоро появятся новые финансовые инструменты.

MCP становится таким хорошим!

Что такое контекстная инженерия❓ И почему все об этом говорят...👇 Контекстная инженерия быстро становится важным навыком для инженеров ИИ. Дело уже не только в умных подсказках; речь идет о систематической организации контекста. 🔷 Проблема: Большинство агентов ИИ терпят неудачу не потому, что модели плохие, а потому, что им не хватает правильного контекста для успеха. Подумайте об этом: LLM не читают мысли. Они могут работать только с тем, что вы им даете. Контекстная инженерия включает в себя создание динамических систем, которые предлагают: - Правильную информацию - Правильные инструменты - В правильном формате Это гарантирует, что LLM может эффективно выполнить задачу. 🔶 Почему традиционной инженерии подсказок недостаточно: Сначала мы сосредоточились на "магических словах", чтобы получить лучшие ответы. Но по мере усложнения приложений ИИ полный и структурированный контекст имеет гораздо большее значение, чем умная формулировка. 🔷 4 ключевых компонента системы контекстной инженерии: 1️⃣ Динамический поток информации Контекст поступает из нескольких источников: пользователей, предыдущих взаимодействий, внешних данных, вызовов инструментов. Ваша система должна все это объединять разумно. 2️⃣ Умный доступ к инструментам Если вашему ИИ нужна внешняя информация или действия, дайте ему правильные инструменты. Форматируйте выводы так, чтобы они были максимально усвояемыми. 3️⃣ Управление памятью - Краткосрочная: Суммируйте длинные разговоры - Долгосрочная: Запоминайте предпочтения пользователей между сессиями 4️⃣ Оптимизация формата Краткое, описательное сообщение об ошибке всегда лучше, чем огромный JSON-блок. 🔷 Итог Контекстная инженерия становится новым основным навыком, потому что она решает настоящую узкую горлышко: не способность модели, а архитектура информации. По мере улучшения моделей качество контекста становится ограничивающим фактором. Я поделюсь больше, когда все будет развиваться и становиться более конкретным! Следите за новостями!! 🙌 ____ Если вы нашли это полезным, поделитесь с вашей сетью. Найдите меня → @akshay_pachaar ✔️ Для получения дополнительных идей и учебных материалов по LLM, агентам ИИ и машинному обучению!

если вы дадите мне код, я смогу выполнить его что означает, что значение в исполнении защищено кодом но ИИ делает кодирование проще поэтому спецификации становятся защитным барьером потому что если у кого-то есть спецификации, он может создать код и выполнить его

Агенты, небрежно заполняющие капчи, это довольно смешно.

представьте себе модульный разговорный интерфейс, где вы: - выбираете модель по своему выбору - выбираете своего поставщика поиска - выбираете инструменты MCP - получаете доступ к своим файловым системам - управляете своей памятью с учетом безопасности и конфиденциальности - платите по мере использования любых услуг

Если кто-то так же запутан в лицензиях на программное обеспечение, как я был, вот как я их вижу сейчас. Лицензии на программное обеспечение контролируют, что люди могут делать с вашим кодом. Лицензия MIT позволяет людям делать все что угодно. Скажем, вы создаете библиотеку для парсинга JSON с лицензией MIT. Стартап может взять ваш код, изменить его и продать как часть своего платного API-сервиса, не отдав вам ничего взамен. Им просто нужно сохранить ваше уведомление о авторских правах в комментариях к коду. React использует MIT, поэтому Facebook мог бы сделать его проприетарным, но они выбрали оставить его открытым. Это лицензия "делай что хочешь". GPL заставляет делиться. Представьте, что вы создаете веб-фреймворк под GPL. Если кто-то изменяет ваш фреймворк, чтобы добавить новые функции, они должны выпустить эти изменения также под GPL. Они не могут продать проприетарную версию. WordPress использует GPL, поэтому все темы и плагины WordPress также должны быть GPL. Если вы создаете коммерческую CMS на основе WordPress, ваша вся CMS становится GPL. Это сохраняет все в открытом исходном коде. Apache 2.0 лучше справляется с патентами. Вы пишете библиотеку машинного обучения, и кто-то вносит алгоритм. Позже они пытаются подать в суд на пользователей за нарушение патента на этот алгоритм. С лицензией Apache они автоматически теряют свои права на использование вашей библиотеки. Это защита от патентных троллей. Kubernetes использует Apache 2.0, потому что облачные компании беспокоятся о патентных вопросах. BSD по сути является MIT с другими словами. Вы создаете сетевую библиотеку под BSD. Те же правила, что и MIT, люди могут делать все что угодно. FreeBSD использует это, поэтому Apple могла взять код BSD и вставить его в macOS, не выпуская исходный код macOS. Большинство разработчиков сейчас просто используют MIT, потому что это яснее. LGPL — это GPL для библиотек. Вы создаете библиотеку для генерации PDF под LGPL. Компании могут использовать вашу библиотеку в своем проприетарном программном обеспечении, не делая свое приложение LGPL. Но если они изменяют код вашей библиотеки, эти изменения должны быть LGPL. VLC media player использует LGPL, чтобы другие приложения могли включать воспроизведение видео, не становясь GPL. Проприетарное означает, что вы контролируете все. Вы создаете движок базы данных и держите его проприетарным. Компании платят вам лицензионные сборы за его использование. Они не могут видеть исходный код, не могут изменять его, не могут перераспределять его. Oracle Database работает таким образом. Вы зарабатываете на лицензировании, но ограничиваете, кто может его использовать. Двойное лицензирование дает варианты. Вы выпускаете базу данных под лицензиями GPL и коммерческой лицензией. Проекты с открытым исходным кодом используют версию GPL бесплатно. Компании, которые не хотят ограничений GPL, платят за коммерческую лицензию. MySQL делает это. Стартапы используют бесплатный MySQL, крупные компании часто покупают коммерческие лицензии. Общественное достояние отказывается от всех прав. Вы создаете хеш-функцию и помещаете ее в общественное достояние. Любой может делать с ней что угодно, никаких ограничений, никакой атрибуции не требуется. SQLite делает это. Государственные учреждения любят это, потому что нет юридических рисков. Создаете библиотеку, которую хотите, чтобы все использовали? Выбирайте MIT. Хотите гарантировать, что улучшения вернутся в сообщество? Используйте GPL. Беспокоитесь о патентах в корпоративном программном обеспечении? Выбирайте Apache. Строите бизнес вокруг вашего кода? Оставайтесь проприетарным. Хотите максимальную свободу для пользователей? Попробуйте общественное достояние. Ключ в том, чтобы сопоставить ваши цели с ограничениями лицензии. Не просто копируйте то, что делают другие проекты, не понимая, почему они выбрали эту лицензию.

MCP похож на HTTP для агентов и ощущается как основа нового интернета. Мы опубликовали блог, который отвечает на самые распространенные вопросы, которые я получал от разработчиков, партнеров и предприятий. Спасибо создателю MCP @dsp_ за сотрудничество!

это огромно от исследований Google. очень техническая работа, но, я думаю, она необходима.