Как компании координируют и масштабируют ИИ в продакшене: мультиагентные процессы, AIOps, мониторинг и эксплуатационные практики, от которых зависит, выдержит ли внедрение реальную нагрузку.
ИИ-агенты забывают. Каждый раз, когда ассистент программиста теряет нить отладки или агент по анализу данных заново обрабатывает уже пройденный контекст, команда расплачивается за это задержками, затратами на токены и хрупкостью…
Архитектуры RAG хороши в одном: находить семантически релевантные документы. Но на этом их возможности и заканчиваются. Фреймворк, называемый графом контекста принятия решений (decision context graph), устраняет этот пробел, наделяя агентов…
На конференции Google I/O компания представила Managed Agents в своем Gemini API — сервис, который обещает сократить недели работы по развертыванию агентов до одного вызова API. Это также свидетельство того,…
Создатели NanoClaw — популярного варианта платформы автономных ИИ-агентов OpenClaw с открытым исходным кодом, дружественного к корпоративному сектору, — переходят к коммерциализации своей технологии для крупных предприятий. Их цель — предоставить…
Причина, по которой предприятия не спешат подключать ИИ-агенты к внутренним API и базам данных, заключается вовсе не в моделях, а в учетных данных. В большинстве производственных развертываний агент носит с…
У компаний, создающих и развертывающих агентов, есть проблема: их инженерам требуется слишком много времени, чтобы узнать о допущенной агентом ошибке, и этот цикл повторяется снова и снова, особенно без участия…
Генерация, дополненная поиском (RAG), стала фактическим стандартом для привязки больших языковых моделей (LLM) к корпоративным данным. Стандартная архитектура — разбиение документов на фрагменты, их векторизация в векторной базе данных и…
Одной из главных проблем современных многоагентных ИИ-систем является то, что они общаются путем генерации и обмена текстовыми последовательностями. Это приводит к задержкам, увеличивает затраты на токены и затрудняет обучение всей…
Новые данные VB Pulse показывают, что Microsoft и OpenAI лидируют в сфере корпоративной оркестровки агентов, однако первое заметное появление Anthropic указывает на более масштабную борьбу за контроль над инфраструктурой, на…
Агент миграции кода завершает работу, и пайплайн выглядит успешно. Но несколько частей так и не были скомпилированы — и на обнаружение этого ушло несколько дней. Это не сбой модели; это…
По мере того как большие языковые модели становятся все более способными, у пользователей возникает соблазн перекладывать на них задачи, связанные с обработкой знаний, когда модели работают с документами от имени…
При поддержке Apptio, компании IBM Расходы на искусственный интеллект стремительно растут, но его реальный эффект зачастую остается под вопросом. Чтобы закрыть этот пробел, требуются четкие ответы на вопросы о том,…
Представлено EdgeVerve Для большинства предприятий внедрение ИИ началось с понятного стремления: автоматизировать работу быстрее, дешевле и масштабнее. Чат-боты заменили обработку базовых сервисных запросов, модели машинного обучения оптимизировали прогнозирование, а аналитические…
Гочевые агенты обходились дорого в заупуске и были сложны в оркестрации не потому, что модели не справляются с диалогом, а потому, что ограничения контекста заставляли компании внедрять сброс сессий, сжатие…
Всего через несколько недель после анонса Claude Managed Agents компания Anthropic обновила эту платформу, добавив три новые функции, которые объединяют такие уровни инфраструктуры, как память, оценка и многоагентная оркестровка, в…
Глубокая аналитика для руководителей в области корпоративного ИИ, данных и безопасности
Подписаться по RSSRSS-ленты обновляются каждые 15 минут.
