-
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,…
