Tag
Všetky publikované články, v ktorých sa téma AI agenti objavuje ako dôležitý kontext. Aktuálne 72 textov v archíve.
Patronus AI oznámil 50-miliónové financovanie a prvý náhľad Digital World Model. Firma chce posunúť evaluácie agentov od statických datasetov k simulovaným digitálnym prostrediam, kde sa dajú skúšať dlhé pracovné postupy.
Cerebras na príklade rýchlych multimodálnych slučiek s Gemma 4 pripomína, že agenti bez testov a verifikátorov môžu iba rýchlejšie kumulovať chyby.
AWS zverejnilo technický návod na výskumného asistenta pre vyhľadávanie podobných proteínových a peptidových sekvencií. Príklad ukazuje, ako sa agentické vrstvy presúvajú z demo chatbotov do špecializovaných vedeckých pracovných postupov.
AWS opisuje, ako Ampersend používa Amazon Bedrock AgentCore Payments na pay-per-intelligence vrstvu pre AI agentov. Príklad ukazuje, ako by agenti mohli autonómne platiť za platené API, MCP servery alebo modelové služby v rozpočtových limitoch a s auditovateľným tokom platieb.
Stanford HAI opisuje štúdiu CooperBench, podľa ktorej sa výkon AI kódovacích agentov pri spoločnej práci prudko zhoršuje. Problémom nie je len programovanie, ale koordinácia a sociálne používanie jazyka.
Cloudflare zverejnil architektúru interného systému, ktorý spája AI modely, stavové kontroly a protivnícku validáciu pri hľadaní bezpečnostných chýb v rozsiahlych kódbázach.
Cloudflare predstavil Temporary Accounts for Agents. Nový režim vo Wrangler CLI umožní agentovi nasadiť Cloudflare Worker cez dočasný účet, overiť výsledok a až následne ho môže človek prevziať ako trvalý účet.
Nový benchmark skúma nielen výsledok úlohy, ale aj cestu, počet krokov a správanie modelov pri práci s reálnymi nástrojmi a dokumentáciou.
Nová vrstva v Bedrock AgentCore má spúšťať agentov cez dve API volania, s izolovaným prostredím, pamäťou, nástrojmi a sledovaním v CloudWatch.
ServiceNow a Hugging Face opisujú benchmark, v ktorom agenti skladajú odpovede z verejných aj súkromných dát. Únik môže vzniknúť už v postupnosti externých dopytov.
Cloudflare rozširuje svoju agentickú infraštruktúru z vlastného harnessu Project Think na všeobecnú runtime vrstvu. Prvým frameworkom, ktorý ju využíva, je Flue.
Snowflake sa pripája k špecifikácii Agentic Resource Discovery. Cieľom je, aby firmy vedeli agentov, MCP servery a nástroje vyhľadávať cez štandardný katalóg namiesto ručného prepájania každej integrácie.