-
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…
-
Petri: Az új nyílt forráskódú eszköz az AI biztonsági kutatás felgyorsításához
Az AI rendszerek egyre összetettebbé és elterjedtebbé válnak, ezért egyre nagyobb kihívást jelent azok viselkedésének átfogó vizsgálata és biztonsági szempontú értékelése. A Petri (Parallel Exploration Tool for Risky Interactions) egy új, nyílt forráskódú auditáló eszköz, amelyet kifejezetten az AI modellek viselkedésének gyors és hatékony elemzésére fejlesztettek ki. A Petri jelentősen megkönnyíti a kutatók munkáját azáltal, hogy automatizált módon teszteli és értékeli a mesterséges intelligencia rendszerek különböző helyzetekben tanúsított reakcióit. Hogyan működik a Petri? A Petri egy automatikus auditáló ügynököt használ, amely párhuzamosan többféle, többlépéses beszélgetést folytat a vizsgált AI modellel. Ezekben a párbeszédekben a rendszer szimulált felhasználók és eszközök segítségével teszteli a modell viselkedését különböző, előre megadott forgatókönyvek alapján. A…
-
Claude AI és a robotkutyák: hogyan segíthetik a mesterséges intelligencia modellek a fizikai világban végzett munkát?
Az AI fejlődése nem csupán a digitális térben hoz áttöréseket, hanem egyre inkább képes hatással lenni a valós világra is. Az Anthropic egyik legújabb kísérletében azt vizsgálták, hogy a Claude nevű mesterséges intelligencia hogyan segítheti a kutatókat komplex feladatok megoldásában egy robotkutyával. A kísérlet során kiderült, hogy az AI jelentős előnyt adhat a robotika területén, miközben számos új kihívást is feltár. A robotkutyás kísérlet háttere és céljai Az Anthropic csapata arra volt kíváncsi, milyen mértékben növeli a Claude AI a kutatók hatékonyságát, amikor egy négy lábú robotot kell irányítaniuk. A résztvevők két csoportra oszlottak: az egyik kapott hozzáférést a Claude-hoz, míg a másik nélkül dolgozott. A feladat egy egyszerű, mégis…
-
Új kutatás szerint az AI használata évente 1,8%-kal növelheti a munkaerő termelékenységét az Egyesült Államokban
Az elmúlt években az mesterséges intelligencia (AI) rohamos fejlődése egyre nagyobb hatással van a munka világára és a gazdasági teljesítményre. Egy friss, 2025-ös elemzés valós, több mint százezer Claude.ai beszélgetés feldolgozása alapján vizsgálta meg, hogy az AI milyen mértékben gyorsítja fel a különböző munkafolyamatokat, és milyen hosszú távú gazdasági következményekkel járhat ez. Az eredmények szerint az AI használata akár 80%-kal is lerövidítheti a feladatok elvégzésének idejét, ami a következő évtizedben évente 1,8%-os munkaerő-termelékenység növekedést eredményezhet az Egyesült Államokban – ez nagyjából kétszerese a korábbi évek átlagos növekedési rátájának. Az AI gyorsítja a komplex feladatok elvégzését A kutatás során az elemzők a Claude.ai platformon zajló beszélgetéseket elemezték anonimizált formában, és összehasonlították,…
-
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…
