← Материалы разборы Yersham
разбор · материалы

Agent Architecture: The Key to AI Results

tl;dr

Видео обсуждает влияниеOutcome Agents на рынок корпоративного софта и введение стресс-теста для оценки агентов: постоянная память, создание редактируемых артефактов и накопление контекста. Отмечается, что многие продукты не проходят базовый тест на память, но все же имеют спрос из-за решения рутинных задач.

→применить · к buyanov.io и к себе

Что забрать из ролика в дело

01
Оценивание эффективности Outcome Agents через три архитектурных вопроса: постоянная память, создание редактируемых артефактов, накопление контекста.
02
Для успешного применения агентов в企業 необходимо учитывать их способность к автономной работе и умению накапливать опыт.
03
Существующие агенты, такие как CWORK и Copilot Cork, не всегда удовлетворяют критериям эффективности, но все же привлекают внимание из-за решения рутинных задач.
04
Исследование различных продуктов показывает, что многие из них не проходят базовый тест на память и могут сжигать ресурсы без контроля.
00:08

Введение

Рассматривается天文数字般的 снижение стоимости акций из-за влияния Outcome Agents на рынок.

Цель - прорвать через маркетинговый шум и понять, какие инструменты действительно улучшают работу.

01:12

Антропологический агент CWORK

Антропологический агент CWORK способствует автономной работе на компьютере, что вызвало реакцию от Microsoft.

Обсуждение стратегии Microsoft по созданию своего аналогового агента на базе архитектуры Cloud от Antropic.

03:18

Пример с стажёром

Сравнение традиционного софта с гениальным стажёром, который не может работать без активного экрана.

Обсуждение важностиOutcome Agents для решения рутинных задач без ограничений активного экрана.

04:22

Оценка агентов

Представление трех архитектурных вопросов для тестирования агентов на постоянную память, создание редактируемых артефактов и накопление контекста.

Обсуждение значения этих вопросов для оценки реальной эффективности агентов.

08:00

Анализ продуктов

Исследование разных продуктов и их соответствие критериям эффективности, таких как CWORK, Copilot Cork, Lindi и другие.

Обсуждение проблем памяти, редактируемости артефактов и накопления контекста у различных агентов.

что осталось

Оператору входа в AI buyanov.io будет полезно применить критерии эффективности Outcome Agents для выбора и разработки собственных продуктов, а также для оптимизации оркестрации моделей и автоматизации.

упомянули в ролике
оркестрацияагентыавтоматизациярынок
дальше в дело
Собрать это в маршрут
все маршруты →