Dosyalar, yapay zeka ajanlarının bağlamı yönetmesi, konuşmaları depolaması ve becerilere 📁 erişmesi için birincil arayüz haline geliyor @jerryjliu0, Claude Code ve @cursor_ai gibi kodlama ajanlarının dosya sistemleri etrafında çekirdek soyutlamalar olarak nasıl merkezleşdiklerini, karmaşık araç ekosistemlerinden uzaklaştıklarını açıklar: 📝 Ajanlar, uzun konuşma geçmişlerini aranabilir dosyalarda saklayarak bağlam penceresi kısıtlamalarını aşarlar 🔍 Anlamsal arama ile dosya tabanlı arama, dinamik bağlam geçişi için geleneksel RAG desenlerinden daha iyi performans gösterir ⚡ Basit dosyalar olarak tanımlanan beceriler, karmaşık MCP araçlarının yerini alıyor - sadece API spesifikasyonlarını markdown dosyalarına kopyalıyor 🛠️ Ajanların yüksek yetenekli olabilmeleri için sadece ~5-10 temel araç (CLI, kod yorumlayıcısı, web getirme) ve dosya sistemi erişimine ihtiyaç duyuluyor Önümüzdeki zorluklar arasında düz metin olmayan belgeleri (PDF, Word, Excel) ayrıştırmak ve dosya aramasını büyük koleksiyonlara ölçeklendirmek yer alıyor. İşte bu yüzden LlamaCloud'un Parse, Extract ve Sheets özelliklerini geliştirdik - herhangi bir belge formatını ajan-hazır bağlama dönüştürmek için. Tam analizi okuyun: