разбор · агентытема-фронтир · H 1.51
4.0
из 10
смотреть не обязательно — забрать выжимку и пункты
оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал
Zed: CRDT и evals для агентов
Zed Agents — with Zed Cofounders Nathan Sobo & Antonio Scandurra
Zed строит высокопроизводительный редактор кода на Rust и внедряет AI-агентов, делая ставку на глубокую интеграцию и CRDT для совместной работы. Их подход — агент как коллеборатор, с акцентом на контроль и ревью изменений через мультибуфер.
Zed делает ставку на глубокую интеграцию агентов через CRDT и производительность, начиная с простого, но безоп
что из этого моё
Прямой пользы для оператора входа в AI мало: видео про код-редактор и агентов. Но можно почерпнуть идеи для оркестрации: использование CRDT для параллельных задач, важность evals для оценки агентов, и подход к интеграции MCP-серверов через простые рецепты — это применимо при построении агентных систем.
Что забрать
отметь, что берёшь в работу → или отбрось как не своёмоё →
переписать проверку агента с pass/fail на численные evals
вынести рецепты установки MCP-серверов в конфиг
настроить мультибуфер для просмотра изменений агента
о чём говорят, по времени
главы доводят до 35:00 · дальше по ролику меток нет
01
Введение и философия Zed00:00 ↗
Основатели рассказывают о Zed как о высокопроизводительном редакторе, написанном на Rust, с фокусом на производительность и коллаборацию.
02
История и этапы развития05:00 ↗
Обсуждаются этапы: от создания редактора до коллаборации и внедрения AI.
03
Zeta и edit prediction10:00 ↗
Представлена модель Zeta для предсказания правок, обученная на данных пользователей.
04
Zed Agents и подход20:00 ↗
Обсуждается создание агентов в Zed, отличие от конкурентов и роль evals.
05
Интеграция MCP и будущее35:00 ↗
Планы по упрощению установки MCP-серверов и долгосрочное видение мультиагентных систем.