-
Hatékonyabb AI-ügynökök az MCP protokoll és kódvégrehajtás segítségével
Az AI-ügynökök és külső rendszerek összekapcsolása gyakran bonyolult, egyedi integrációkat igényel, ami megnehezíti a valóban összekapcsolt rendszerek skálázását. Az OpenAI által 2024 novemberében bevezetett Model Context Protocol (MCP) azonban egy nyílt szabványt kínál erre a problémára, amely egységes protokollként szolgál a különböző eszközök és adatforrások eléréséhez. Az MCP gyorsan népszerűvé vált a fejlesztők körében, több ezer MCP szerver és minden jelentős programozási nyelvhez elérhető SDK-k állnak rendelkezésre. Az iparág ma már szinte szabványként használja az MCP-t, lehetővé téve, hogy az ügynökök több száz vagy akár több ezer eszközzel is kapcsolatba léphessenek. Azonban az eszközök számának növekedésével egyre nagyobb kihívást jelent, hogy az összes eszköz definícióját előre betöltsük és az eszközök…
-
Forradalmi újítások az AI ügynökök eszközhasználatában: Hatékonyabb, dinamikusabb és pontosabb működés a Claude fejlesztéseivel
Az AI ügynökök jövője a zökkenőmentes együttműködésben rejlik: a mesterséges intelligencia modelleknek több száz vagy akár ezer eszközt kell egyszerre kezelniük, legyen szó fejlesztői környezetről, kommunikációs csatornákról vagy adatbázisokról. A Claude fejlesztői most három újszerű funkciót mutattak be, amelyek forradalmasíthatják az AI eszközhasználatot, jelentősen növelve a hatékonyságot, pontosságot és rugalmasságot. Az eszközhasználat kihívásai az AI ügynökök számára Ahogy a modern AI rendszerek egyre bonyolultabb feladatokat látnak el, úgy nő az igény a hatékony eszközkezelésre is. Különösen nagy gondot jelent, hogy a modellek korlátozott kontextusablakuk miatt nem tudják egyszerre betölteni az összes eszköz definícióját és eredményét, ami akár 50 000 vagy ennél több token felhasználását is jelentheti. Ez a túlterheltség nemcsak…
-
AI Teljesítmény: Működik a Fenyegetés, vagy Csak Mítosz?
A közelmúltban egy érdekes kutatás látott napvilágot, amely a mesterséges intelligencia (AI) teljesítményének javításával foglalkozik. A Google egyik alapítója, Sergey Brin javasolta, hogy a fenyegető megközelítések alkalmazása javíthatja az AI teljesítményét. Ezt a gondolatot a Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolájának kutatói empirikusan tesztelték, hogy kiderítsék, vajon a fenyegetések és a különféle ösztönzők valóban hatással vannak-e a mesterséges intelligencia válaszainak pontosságára. Az AI teljesítményét befolyásoló stratégiák A kutatás során a tudósok különféle megközelítéseket vizsgáltak, köztük a „megfenyegetés” és a „tippelés” módszereit. Brin megjegyzése, miszerint az AI modellek jobban teljesítenek, ha fenyegetésekkel szembesülnek, sokakat meglepett, azonban a kutatás során kiderült, hogy ez a megközelítés bizonyos esetekben valóban javíthatja a válaszok helyességét. A vizsgálat…
-
PPC Kampányok: Hogyan Tükrözzék Üzleti Modellünket?
A PPC (pay-per-click) kampányok hatékony felépítése elengedhetetlen a sikeres online marketing stratégiához. Sokan azonban még mindig az alapoktól kezdenek, például kulcsszókutatással, amelyek alapján témákra vagy egyezési típusokra csoportosítják a hirdetéseket. Ez a megközelítés azonban gyakran kaotikussá válik, és a költségvetés elosztása véletlenszerűnek tűnhet. Amikor a vezetőség a teljesítményt különböző termékcsaládok vagy régiók szerint kéri számon, a hirdetők gyakran kénytelenek egy szétesett táblázatot összeállítani, amely nem tükrözi a valóságot. A problémát az jelenti, hogy a PPC kampányok struktúrája nem tükrözi a vállalat működését. A PPC struktúra és a vállalati modell összhangja Ha a kampányokat a vállalat üzleti modelljéhez igazítjuk, a PPC kampányok hatékonysága jelentősen javul. Nem csupán a kattintások vagy konverziók…