AI-агенты — автономные системы искусственного интеллекта, способные выполнять задачи без постоянного контроля человека. Новости о разработке агентских систем, multi-agent frameworks, LangChain, AutoGPT, применении в автоматизации бизнес-процессов и исследованиях.
Китайские исследователи разработали General Agentic Memory — архитектуру памяти для ИИ-агентов, которая превосходит RAG в тестах и решает проблему потери контекста в длинных диалогах.
Perplexity представила систему памяти для ИИ-ассистентов, позволяющую запоминать предпочтения пользователей и историю бесед для более персонализированных ответов.
DataRobot представила комплексную методику оценки производительности ИИ-агентов, выходящую за рамки традиционных метрик точности и охватывающую операционную эффективность и бизнес-ценность.
RAG-MCP решает проблему контекстного распада в MCP-системах, улучшая выбор инструментов и сокращая промпты на 50% через семантический поиск.
Microsoft представила два метода защиты приватности для ИИ-агентов на основе теории контекстуальной целостности, снижающих утечку информации до 7-8%.
Tavily делится инженерными подходами к созданию исследовательских агентов ИИ, фокусируясь на контекстной инженерии и эффективной обработке информации.
