-
Új korszak a mesterséges intelligencia ügynökök fejlesztésében: Megérkeztek az Agent Skills
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 –…
-
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…
-
Hogyan oldják meg a hosszú távú AI ügynökök a komplex szoftverfejlesztési feladatokat?
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…
-
Claude Opus 4.1: Új Szint a Kódolásban és Ügynöki Teljesítményben
Az Anthropic legújabb fejlesztése, a Claude Opus 4.1, komoly előrelépéseket hozott a kódolás és az automatizált ügynöki teljesítmény terén. A frissítés célja, hogy javítsa a felhasználói élményt, különösen a kódolási feladatok, a hibakeresés és a kutatási feladatok során. Az új modell már elérhető a Claude Pro felhasználói, a Claude Code előfizetők, valamint az API-t, Amazon Bedrock-ot és a Google Cloud Vertex AI-t használó fejlesztők számára. Teljesítményjavulás A Claude Opus 4.1 jelentős fejlődést mutat a valós kódolási problémákra vonatkozó SWE-bench Verified tesztelésében, ahol 74,5%-os eredményt ért el. A modell a korábbi Opus 4 helyettesítőjeként van pozicionálva, és kiemelkedő javulást mutat a több fájlból álló kódok átalakításában és a hibakeresésben, különösen nagyobb…
