Az utóbbi években a mesterséges intelligencia (MI) technológiái minden eddiginél könnyebben elérhetővé váltak. Míg korábban csak egyetemek vagy nagyvállalatok költséges infrastruktúráján volt lehetőség komoly MI-kísérletek végzésére, ma már egy átlagos otthoni környezetben is elindíthatunk fejlesztéseket és tanulási projekteket. Egy saját otthoni AI labor kiépítése nemcsak kezdőknek és diákoknak, hanem minden technológiai rajongónak ideális lehetőség arra, hogy mélyebb, gyakorlati tapasztalatokat szerezzen a mesterséges intelligencia világában. Mi az az otthoni AI labor? Egy otthoni AI labor lényegében egy személyes, jól felszerelt környezet, ahol a megfelelő hardverek, szoftverek, eszközök és adatbázisok rendelkezésre állnak a különböző MI-projektek és kísérletek futtatásához. Ez lehet egy egyszerűbb megoldás, például egy laptop belépő szintű grafikus kártyával, vagy egy…

A mesterséges intelligencia fejlődése lehetővé teszi, hogy egyre összetettebb és sokoldalúbb ügynököket hozzunk létre, amelyek képesek különféle számítástechnikai környezetekben dolgozni. A Claude Code például már képes helyi kódvégrehajtásra és fájlrendszerek kezelésére, így komplex feladatokat old meg különböző területeken. Azonban ahogy ezek az intelligens rendszerek erősödnek, egyre fontosabbá válik, hogy skálázható, könnyen bővíthető és hordozható megoldásokat találjunk arra, hogyan ruházzuk fel őket speciális szakterületi tudással. Erre kínál megoldást az Anthropic új fejlesztése, az Agent Skills. Mi az az Agent Skills, és hogyan működik? Az Agent Skills olyan szervezett mappákból állnak, melyek utasításokat, szkripteket és egyéb erőforrásokat tartalmaznak, amelyeket az intelligens ügynökök dinamikusan felfedezhetnek és betölthetnek. Ezek a képességek kibővítik Claude –…

A Gemini alkalmazás legújabb, harmadik verziója jelentős fejlesztésekkel és új funkciókkal érkezett, amelyek tovább növelik a felhasználói élményt és a kreatív lehetőségeket. Az idei novemberi frissítés számos innovatív eszközt hozott, amelyekkel egyszerűbbé és hatékonyabbá válik a tartalomkészítés, a nyelvi interakció és a napi teendők kezelése. Fejlettebb mesterséges intelligencia és új megjelenés A Gemini 3 nagy előrelépést tett az érvelési képességek terén, így az alkalmazás még élesebb, pontosabb válaszokat és ajánlásokat nyújt. Emellett egy új, modern külsőt kapott, amely letisztultabbá és felhasználóbarátabbá teszi az élményt. A „vibe coding” funkció jelentősen fejlődött, így a hangulatok és stílusok felismerése és megjelenítése is sokkal kifinomultabb lett. Kreatív eszközök bővülése: Nano Banana Pro és Veo…

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…

A Claude Code egy olyan fejlesztői eszköz, amely lehetővé teszi, hogy az AI-asszisztens, Claude, közvetlenül a kódon dolgozzon: írjon, teszteljen és hibákat javítson, miközben több fájlon navigál és parancsokat futtat. Ez a mély hozzáférés azonban biztonsági kockázatokat is rejt, főként a prompt injection támadások miatt. Az új fejlesztések célja, hogy a felhasználók munkakörnyezetét biztonságosabbá és hatékonyabbá tegyék, miközben csökkentik a folyamatos engedélykérések számát. Biztonságosabb fejlesztés engedélyalapú működéssel A Claude Code alapból olvasási jogosultságokkal működik, vagyis módosítások és parancsok futtatása előtt mindig engedélyt kér a felhasználótól. Bizonyos egyszerűbb parancsokat, mint például az echo vagy cat, automatikusan jóváhagy, de a legtöbb művelethez továbbra is explicit jóváhagyás szükséges. Ez azonban lassítja a fejlesztési…

Az egyre fejlettebb mesterséges intelligencia (AI) ügynököktől egyre gyakrabban várják el, hogy hosszabb időtartamú, összetett feladatokat is képesek legyenek önállóan megoldani. Ezek a projektek akár órákon vagy napokon át is tarthatnak, ám a folyamatos, konzisztens előrehaladás biztosítása több kontextusablakon keresztül még mindig kihívást jelent. A legnagyobb nehézség, hogy az AI ügynökök különálló munkamenetekben dolgoznak, és minden új munkamenet tiszta lappal indul, azaz nem emlékeznek az előzőekre. Képzeljük el úgy a fejlesztést, mintha egy szoftvercsapat tagjai váltott műszakban dolgoznának: minden új mérnök a nulláról kezdi a munkát, nem látja, mi történt az előző műszakban. Ez a helyzet különösen bonyolult, ha a rendelkezésre álló kontextusablak korlátozott, miközben a projekt nem fejezhető be…