-
Új korszak kezdete az AI ügynökök számára: dinamikus eszközhasználat és programozható vezérlés a Claude fejlesztéseiben
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…
-
Hogyan oldják meg az AI ügynökök a hosszú távú szoftverfejlesztés kihívásait?
Az egyre fejlettebb mesterséges intelligencia (AI) ügynökök egyre összetettebb feladatokat kapnak, melyek akár órákon vagy napokon át is tarthatnak. Azonban a hosszú távú, több munkameneten átívelő feladatok következetes végrehajtása még mindig komoly kihívás elé állítja a fejlesztőket. A legnagyobb nehézség, hogy az AI ügynökök minden új munkamenet elején elveszítik a korábbi munkamenetek emlékeit, hiszen a kontextusablakok kapacitása korlátozott, így nem képesek egyetlen alkalommal elvégezni a teljes feladatot. Ez a helyzet olyan, mintha egy szoftverfejlesztő csapatban minden műszakba új mérnök érkezne, akinek nincs tudomása az előző műszak munkájáról. Az Anthropic csapata a Claude Agent SDK segítségével dolgozott ki egy innovatív megoldást, amely lehetővé teszi az AI ügynökök számára, hogy hatékonyan dolgozzanak…
-
Hatékonyabb AI-ügynökök az MCP és a kódvégrehajtás segítségével
Az AI-ügynökök és külső rendszerek közötti kapcsolat kiépítése sokszor bonyolult és időigényes feladat, amely egyedi integrációkat igényel minden eszköz és adatforrás között. Ezen problémák megoldására született meg a Model Context Protocol (MCP), egy nyílt szabvány, amely egységes keretet nyújt az AI-ügynökök eszközökhöz és adatforrásokhoz való csatlakoztatásához. Az MCP megjelenése óta az iparág gyorsan alkalmazta, és mára a legtöbb fejlesztő ezt a protokollt használja, hogy több száz vagy akár több ezer eszközt integráljon egyetlen ügynökön keresztül. Azonban a csatlakoztatott eszközök és adatok mennyiségének növekedésével új kihívások jelentkeznek: a rendszer lassul, és a működési költségek is emelkednek. Ezért egyre inkább előtérbe kerül a kódvégrehajtás használata, amely hatékonyabbá teszi az MCP-vel való munkát,…
