A mesterséges intelligencia ügynökök jövője egy olyan világot vetít előre, ahol a modellek zökkenőmentesen képesek együttműködni akár több száz, vagy ezer különféle eszközzel és szolgáltatással. Legyen szó fejlesztői környezetről, amely git műveleteket, fájlkezelést, csomagkezelőket, tesztelési keretrendszereket és telepítési folyamatokat integrál, vagy egy olyan operációs koordinátorról, amely egyszerre kapcsol Slacket, GitHubot, Google Drive-ot, Jira-t és vállalati adatbázisokat – a hatékony AI ügynökök kulcsa az eszköztár dinamikus kezelése és a kontextus optimalizálása. Az elmúlt időszakban számos kihívással szembesültünk, amelyek megoldásával jelentősen javítható az AI modellek teljesítménye és használhatósága összetett munkafolyamatokban. Ezek közé tartozik az eszközdefiníciók túlzott kontextusfoglalása, a helytelen eszközválasztás és paraméterezés, valamint a köztes eredmények miatti kontextusbeli torlódás. A Claude fejlesztői…