Agenci AI

Agenci AI, MCP, tool i function calling, agenci programistyczni i przeglądarkowi, systemy wieloagentowe.

Wszystkie wiadomości Modele Agenci Voice AI Automatyzacja Biznes Badania Cyberbezpieczeństwo

Dowolny czas Dziś W tym tygodniu W tym miesiącu🔴 Pilne 🟠 Ważne 🧪 Warte przetestowania

“Claude” — 3 artykuły ✕

Agenci· 🧪 Warte przetestowania

Platforma Claude otrzymuje beta wsparcie śledzenia OpenTelemetry

Anthropic wprowadził testową funkcję śledzenia, która eksportuje dane OpenTelemetry (spans) zarówno z żądań Messages API, jak i z sesji Claude Managed Agents. Deweloperzy korzystający z Claude SDK mogą teraz natywnie przechwytywać te dane w siedmiu językach: Python, TypeScript, C#, Go, Java, PHP i Ruby. Aby włączyć funkcję, trzeba skonfigurować miejsce docelowe dla danych telemetrycznych w Claude Console.

14 paź 2026Claude Platform Release Notes

Agenci· 🧪 Warte przetestowania

Siemens z NVIDIA NeMo Gym poprawia szybkość i dokładność agentów do projektowania chipów

NVIDIA opublikowała studium przypadku pokazujące, jak Siemens EDA wykorzystał otwartą bibliotekę ewaluacyjną NeMo Gym, by usprawnić agenta do charakteryzacji chipów. Zamiast sprawdzać pojedyncze wywołania narzędzi, zespół oceniał kompletne pliki wynikowe za pomocą wyspecjalizowanego weryfikatora, a wzorce błędów wykorzystał do przepisania instrukcji umiejętności agenta i opisów narzędzi MCP. Po kilku rundach tej pętli łączny wynik benchmarku wzrósł z około 55% do 95%, a agent potrzebował znacznie mniej kroków i mniej danych wyjściowych. W eksperymentach wykorzystano około 25 przebiegów ewaluacyjnych z Claude Opus 4.8 jako modelem agenta działającym w Claude Code.

14 paź 2026NVIDIA Developer

Agenci· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Orca Security obniżyła koszty zapytań o 90% dzięki wieloetapowemu pipeline'owi agentów na Bedrock

Orca Security zbudowała Discovery AI — agenta na Amazon Bedrock, który zamienia proste pytania w języku naturalnym na ustrukturyzowane zapytania do systemu Sonar, śledzącego ponad 900 typów zasobów chmurowych. Zamiast jednego dużego modelu z całym schematem wczytywanym do każdego promptu, wersja produkcyjna rozdziela pracę na dziewięć wyspecjalizowanych etapów i kilka różnych modeli bazowych. Efekt: znacznie niższe koszty, szybsze odpowiedzi i lepsza dokładność przy złożonych zapytaniach; system działa od marca 2026 roku.

13 paź 2026AWS Machine Learning