-
Hogyan oldják meg az AI ügynökök a hosszú távú programozási feladatok kihívásait?
Az utóbbi időben az AI-alapú ügynökök képességei jelentősen fejlődtek, így egyre gyakrabban bíznak rájuk összetett, akár órákon vagy napokon át tartó munkafolyamatokat is. Azonban a hosszú távú, több munkamenetet átfogó feladatok megoldása még mindig komoly kihívást jelent a fejlesztők számára. Ennek fő oka, hogy az AI ügynökök minden egyes új munkamenetnél elveszítik az előzőek során összegyűjtött információkat, hiszen a kontextusablakok kapacitása korlátozott, és a folyamatokat nem lehet egyetlen munkamenetben lezárni. Éppen ezért kulcsfontosságú, hogy az AI képes legyen átívelni a különböző munkamenetek közötti szakadékot, és következetesen haladjon előre a feladatokban. Ebben a cikkben bemutatjuk, hogyan oldotta meg az Anthropic csapata a Claude Agent SDK segítségével ezt a problémát, és milyen…
-
Új sandbox funkciók a Claude Code-ban: biztonságosabb és hatékonyabb kódfejlesztés
A Claude Code fejlesztői új biztonsági megoldásokat vezettek be, amelyek jelentősen növelik a kódírási és hibakeresési folyamatok biztonságát és hatékonyságát. Az új sandbox technológiák célja, hogy a mesterséges intelligencia által végzett kódmódosítások és parancsfuttatások során minimalizálják a jogosultsági kérések számát, miközben megvédik a fejlesztők adatbiztonságát és rendszereit a potenciális kockázatoktól. A Claude Code egy olyan AI-alapú fejlesztői segédeszköz, amely képes a felhasználók kódbázisában navigálni, több fájlt szerkeszteni, és parancsokat futtatni a hatékonyság érdekében. Ez a széles körű hozzáférés azonban sérülékenységeket is okozhat, különösen a prompt-injekciós támadások esetén. Ennek orvoslására vezették be az új sandbox megoldásokat, amelyek operációs rendszer szintű elkülönítést valósítanak meg, így biztonságosabb környezetet biztosítanak a fejlesztőknek. A sandboxing…
-
Hogyan építsd meg saját otthoni mesterséges intelligencia laborodat – kezdők útmutatója
Az utóbbi években a mesterséges intelligencia (MI) egyre inkább elérhetővé vált a hétköznapi felhasználók számára is. Míg tíz évvel ezelőtt a gépi tanulással kapcsolatos kísérletezéshez drága szerverekre, erős grafikus kártyákra és egyetemi laboratóriumokra volt szükség, ma már viszonylag olcsó hardverek, nyílt forráskódú keretrendszerek és felhőszolgáltatások segítségével bárki könnyedén belevághat. Egy saját otthoni MI labor kialakítása nemcsak tanulási lehetőséget kínál, hanem valódi gyakorlati tapasztalatot is nyújt, legyen szó lelkes hobbi fejlesztőről, egyetemista hallgatóról vagy kezdő szakemberről. Mi is az az otthoni mesterséges intelligencia labor? Az otthoni MI labor egy személyes fejlesztői környezet, ahol minden adott a gépi tanulási projektek és kísérletek lebonyolításához: hardver, szoftverek, eszközök és adatbázisok. Míg a nagyvállalati kutatóközpontok…
