-
Felkészülés az AI gazdasági hatásaira: irányvonalak a jövő politikai válaszaihoz
Az erős mesterséges intelligencia (AI) rendszerek megjelenése jelentős átalakulásokat hozhat a gazdaság szerkezetében, ám a pontos következmények még bizonytalanok. Az AI fejlődése és egyre szélesebb körű alkalmazása miatt elengedhetetlen, hogy a döntéshozók időben megkezdjék a megfelelő gazdaságpolitikai válaszok kidolgozását. A közeljövőben várható változásokra reagálva szakértők és gazdasági tanácsadók világszerte különféle javaslatokat dolgoznak ki, amelyek elősegíthetik a gördülékeny átmenetet és csökkenthetik a negatív társadalmi hatásokat. Az Anthropic gazdasági indexének bevezetése óta megfigyelhető, hogy a felhasználók egyre gyakrabban bíznak meg AI rendszereket teljes feladatok elvégzésével, és egyre kevésbé működnek együtt velük kisebb részfeladatok megoldásában. Ez a trend várhatóan gyorsulni fog, amint a munkaadók szélesebb körben alkalmazzák a mesterséges intelligenciát a termelékenység növelése…
-
Új korszak kezdődik az AI ügynökök eszközhasználatában: dinamikus felfedezés, programozott vezérlés és példák az optimális működéshez
Az AI ügynökök fejlődése egyre inkább arra irányul, hogy modellek zökkenőmentesen működjenek együtt több száz vagy akár több ezer különböző eszközzel. Legyen szó fejlesztői környezeti asszisztensekről, amelyek git műveleteket, fájlkezelést, csomagkezelőket, tesztelési keretrendszereket és telepítési folyamatokat integrálnak, vagy olyan operációs koordinátorokról, amelyek egyszerre kapcsolódnak Slackhez, GitHubhoz, Google Drive-hoz, Jira-hoz és több MCP szerverhez, a jövő az eszközök dinamikus és hatékony használatáról szól. A hagyományos megközelítések azonban hamar elérik korlátjaikat, hiszen a korai eszközdefiníciók és eredmények gyakran túlzottan leterhelik a modell kontextusablakát, ami csökkenti az AI teljesítményét és pontosságát. Dinamikus eszközfelfedezés a Tool Search Tool segítségével A hagyományos módszer során az összes eszköz definícióját és eredményét egyszerre betöltik a modell kontextusába,…
-
Agent Skills: Az AI-ügynökök új korszakának kulcsa a testreszabott képességekben
Az általános célú mesterséges intelligencia-ügynökök fejlődése lehetővé teszi, hogy ezek a rendszerek összetett feladatokat oldjanak meg különböző területeken, helyi kódvégrehajtással és fájlrendszerek kezelésével. A Claude Code például már képes komplex műveletekre, de ahhoz, hogy még hatékonyabbá és testreszabottabbá váljanak, új megközelítésekre van szükség a szakértői tudás integrálásához. Ennek eredményeként született meg az Agent Skills, egy olyan rendszer, amely lehetővé teszi, hogy az ügynökök dinamikusan fedezzék fel és töltsék be az adott szakterülethez kapcsolódó, moduláris képességeket. Az Agent Skills lényege, hogy az AI-ügynökök ne csupán általános asszisztensek legyenek, hanem képesek legyenek specializálódni, így jobban illeszkednek az egyedi igényekhez. Ez a megoldás hasonló egy új munkatárs betanításához: a tudás és az eljárások…
