Protokół Kontekstu Modelu: Wprowadzenie
MCP to standard integracji zasobów zewnętrznych z przepływami pracy agentów. Ten przewodnik dla programistów Python obejmuje zasady, architekturę i implementację serwerów i klientów MCP.
Tag: Agent
Zhipu: Aspiracje IPO w chińskim krajobrazie AI
Chiński jednorożec AI, Zhipu, złożył wniosek o IPO. Firma rozwija modele językowe (LLM) i mierzy się z wyzwaniami rynku.
Cognizant i Nvidia: Nowe Rozwiązania AI
Cognizant prezentuje nowe rozwiązania AI oparte na Nvidia, rewolucjonizujące różne branże poprzez przyspieszenie adopcji technologii AI. Rozwiązania obejmują agentów AI dla przedsiębiorstw, modele LLM dla branż, cyfrowe bliźniaki dla produkcji i infrastrukturę dla AI.
Nowe narzędzia AI Google: ADK i A2A
Google ujawnił nowe narzędzia AI: Agent Development Kit (ADK) i Agent2Agent (A2A). ADK ułatwia tworzenie agentów AI, a A2A usprawnia komunikację między nimi, integrując się z Vertex AI i wspierając różne modele AI.
Nvidia NeMo: Platforma dla Agentów AI
Nvidia prezentuje NeMo, platformę mikrousług do tworzenia zaawansowanych agentów AI. Wykorzystuje mechanizm 'Data Flywheel' do ciągłego uczenia się i adaptacji modeli.
Protokół MCP: Pochodzenie, Architektura i Przyszłość
Protokół MCP ułatwia komunikację między aplikacjami AI i rozszerzeniami, bazując na JSON-RPC i OpenAPI. Koncentruje się na interakcjach stanowych, bezpieczeństwie i kontroli użytkownika.
Agent Gateway i Agent Mesh od Solo.io
Solo.io prezentuje Agent Gateway i Agent Mesh, otwarte narzędzia do optymalizacji połączeń agentów AI, zapewniające bezpieczeństwo, obserwację i zarządzanie komunikacją agent-agent i agent-narzędzie w różnych środowiskach, z obsługą protokołów A2A i MCP.
Protokół Kontekstualizacji Modeli (MCP)
MCP zyskuje uwagę OpenAI, Google i firm. Artykuł omawia możliwości MCP i obecne ograniczenia, bazując na badaniach i budowie serwerów MCP.
Przyszłość rezerwacji podróży: AI i agenci
Kleio przewiduje przyszłość, gdzie AI agenci rezerwują podróże. MCP i Agent2Agent protokoły rewolucjonizują proces, czyniąc go łatwiejszym i bezpieczniejszym. Firmy muszą kontrolować dane i dostosować się do zmian, by sprostać potrzebom klientów.
Przebudzenie Emocjonalne AI: LLM naśladują uczucia
Przełomowe badania wskazują, że LLM potrafią symulować emocje poprzez tekst, wykorzystując uporządkowane dane emocjonalne. To krok naprzód w rozwoju inteligentnych emocjonalnie agentów AI.