Агенти штучного інтелекту з людським дотиком набагато кращі, ніж загальні агентні системи, які намагаються автоматизувати все. Людський дотик відбувається на таких етапах, як оперативне проектування, контекст-інжиніринг, архітектура агента і, що важливіше, оцінка. Експертиза в домені має велике значення.

Я радий нарешті запустити це. Мій MCP-сервер тепер пропонує новини фондового ринку в режимі реального часу. Доступні інструменти: • отримувати новини • отримувати ціни акцій • отримати ключові метрики • отримати фінансову звітність Знадобилося близько місяця, щоб налаштувати MCP-сервер правильно, але зараз він працює добре. Незабаром з'являться додаткові фінансові інструменти.

MCP стає таким хорошим!

Що таке контекст-інжиніринг❓ І чому всі про це говорять... 👇 Контекстна інженерія швидко стає важливою навичкою для інженерів зі штучним інтелектом. Мова йде вже не тільки про розумні підказки; Йдеться про систематичну оркестровку контексту. 🔷 Проблема полягає в тому, що Більшість агентів штучного інтелекту зазнають невдачі не тому, що моделі погані, а тому, що їм не вистачає правильного контексту для успіху. Подумайте про це: LLM не читають думки. Вони можуть працювати тільки з тим, що ви їм даєте. Контекстний інжиніринг передбачає створення динамічних систем, які пропонують: - Правильна інформація - Правильні інструменти - У правильному форматі Це гарантує, що LLM може ефективно виконати поставлене завдання. 🔶 Чому традиційного оперативного інжинірингу недостатньо: На самому початку ми зосередилися на «чарівних словах», щоб отримати кращі відповіді. Але в міру того, як програми штучного інтелекту стають складними, повним і структурованим контекст має набагато більше значення, ніж розумні формулювання. 🔷 4 ключові компоненти контекстно-інженерної системи: 1️⃣ Динамічний потік інформації Контекст надходить із кількох джерел: користувачів, попередніх взаємодій, зовнішніх даних, дзвінків інструментів. Ваша система повинна розумно зібрати все це докупи. 2️⃣ Доступ до розумних інструментів Якщо вашому штучному інтелекту потрібна зовнішня інформація або дії, надайте йому правильні інструменти. Відформатуйте вихідні дані так, щоб вони були максимально засвоюваними. 3️⃣ Управління пам'яттю - Короткострокові: підбивайте підсумки довгих розмов - Довгостроковість: запам'ятовування налаштувань користувача під час сеансів 4️⃣ Оптимізація формату Коротке повідомлення з описом помилки щоразу перевершує величезну JSON-пляму. 🔷 У нижньому рядку Контекстна інженерія стає новою основною навичкою, оскільки вона вирішує справжнє вузьке місце: не можливості моделі, а інформаційну архітектуру. У міру того, як моделі вдосконалюються, обмежуючим фактором стає якість контексту. Я буду ділитися більше, коли все буде розвиватися і ставати більш конкретним! Слідкуйте за оновленнями!! 🙌 ____ Якщо ви вважаєте її корисною, надішліть запит у свою мережу. Знайди мене → @akshay_pachaar ✔️ Щоб отримати більше інформації та навчальних посібників про LLM, агентів штучного інтелекту та машинне навчання!

Якщо ви дасте мені код, я зможу виконати що означає, що значення у виконанні захищене кодом але штучний інтелект спрощує кодування Так технічні характеристики стають ровом Тому що, якщо у когось є специфікації, вони можуть створити код і вони можуть виконати

Агенти, які недбало заповнюють капчу, це стримано, смішно

Уявіть собі модульний розмовний інтерфейс, де ви: - вибрати модель на вибір - Виберіть постачальника послуг пошуку - вибрати інструменти MCP - отримати доступ до своїх файлових систем - керуйте своєю пам'яттю з безпекою та конфіденційністю - Сплачуйте по мірі використання будь-яких використаних послуг

Якщо хтось так само заплутався в ліцензіях на програмне забезпечення, як і я, ось як я бачу їх зараз. Ліцензії на програмне забезпечення контролюють, що люди можуть робити з вашим кодом. Ліцензія Массачусетського технологічного інституту дозволяє людям робити все, що завгодно. Скажімо, ви створили бібліотеку парсингу JSON з ліцензією MIT. Стартап може взяти ваш код, змінити його та продати як частину свого платного API-сервісу, не повертаючи вам нічого натомість. Їм просто потрібно зберігати ваше повідомлення про авторські права в коментарях до коду. React використовує Массачусетський технологічний інститут, тому Facebook міг би зробити його власницьким, але вони вирішили залишити його відкритим. Це ліцензія «роби все, що хочеш». GPL примушує до спільного використання. Уявіть, що ви створюєте веб-фреймворк під ліцензією GPL. Якщо хтось модифікує ваш фреймворк, щоб додати нові функції, він також повинен випустити ці модифікації під ліцензією GPL. Вони не можуть продавати фірмову версію. WordPress використовує GPL, тому всі теми та плагіни WordPress також повинні мати GPL. Якщо ви створюєте комерційну CMS на основі WordPress, вся ваша CMS стає GPL. Це зберігає все відкритим вихідним кодом. Apache 2.0 краще справляється з патентами. Ви пишете бібліотеку машинного навчання, а хтось вносить алгоритм. Пізніше вони намагаються подати до суду на користувачів за порушення патенту на цей алгоритм. З ліцензією Apache вони автоматично втрачають свої права на використання вашої бібліотеки. Це захист від патентних тролів. Kubernetes використовує Apache 2.0, тому що хмарні компанії турбуються про патентні питання. BSD – це, по суті, MIT з іншими словами. Ви створюєте мережну бібліотеку під номером BSD. За тими ж правилами, що й у Массачусетському технологічному інституті, люди можуть робити все, що їм заманеться. FreeBSD використовує це, тому Apple може взяти код BSD і помістити його в macOS, не випускаючи вихідний код macOS. Більшість розробників просто зараз використовують MIT, тому що це зрозуміліше. LGPL — це GPL для бібліотек. Ви створюєте бібліотеку генерації PDF під LGPL. Компанії можуть використовувати вашу бібліотеку у своєму власному програмному забезпеченні, не створюючи LGPL для цілого застосунку. Але якщо вони змінюють сам код вашої бібліотеки, ці зміни мають бути LGPL. Медіаплеєр VLC використовує LGPL, тому інші програми можуть включати відтворення відео без перетворення на GPL. Пропрієтарність означає, що ви контролюєте все. Ви створюєте движок бази даних і зберігаєте його власність. Компанії сплачують вам ліцензійні збори за його використання. Вони не можуть бачити вихідний код, не можуть його змінювати, не можуть розповсюджувати. Так працює Oracle Database. Ви заробляєте гроші на ліцензуванні, але обмежуєте коло тих, хто може ними скористатися. Подвійне ліцензування дає варіанти. Ви випускаєте базу даних як під GPL, так і під комерційними ліцензіями. Проекти з відкритим вихідним кодом безкоштовно використовують версію GPL. Компанії, які не хочуть обмежень GPL, платять за комерційну ліцензію. MySQL це робить. Стартапи використовують безкоштовний MySQL, великі компанії часто купують комерційні ліцензії. Суспільне надбання відмовляється від усіх прав. Ви створюєте хеш-функцію і ставите її в суспільне надбання. З ним може робити що завгодно, без обмежень, без зазначення авторства. Це робить SQLite. Державні органи це люблять, тому що юридичних ризиків немає. Створюєте бібліотеку, якою мають користуватися всі? Виберіть Массачусетський технологічний інститут. Хочете, щоб покращення поверталися до спільноти? Використовуйте GPL. Турбуєтеся про патенти в корпоративному програмному забезпеченні? Ідіть з Apache. Будуєте бізнес навколо свого коду? Залишайтеся власниками. Хочете максимум свободи для користувачів? Спробуйте суспільне надбання. Ключовим моментом є відповідність ваших цілей ліцензійним обмеженням. Не варто просто копіювати те, що роблять інші проекти, не розуміючи, чому вони обрали саме цю ліцензію.

MCP – це як HTTP для агентів, і відчувається як основа нового Інтернету. Ми надіслали статтю в блозі, яка відповідає на найпоширеніші запитання, які я отримую від розробників, партнерів та підприємств. Дякуємо творцю MCP @dsp_ за співпрацю над цим!

Це величезне значення з даних Google Research. високотехнологічний папір, але, мабуть, дуже потрібний