#autogen — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #autogen, aggregated by home.social.
-
🎙️ On the Nexus Podcast, Check Point Head of Agentic Security Innovation, Shahar Tal, discusses work he and researcher Yarden Porat presented at #BlackHat on vulnerabilities in popular #AI agent frameworks, including LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Microsoft Agent Framework, and Google ADK.
The vulnerabilities are an indication that these frameworks require additional scrutiny from a security perspective given the trust AI agents are given to execute tasks.
🎧 Listen to the full episode: https://nexusconnect.io/podcasts/nexus-podcast-check-points-shahar-tal-on-exploiting-ai-agent-frameworks
#LangChain #LangGraph #CrewAI #AutoGen #MSAgent #GoogleADK #VulnerabilityResearch
-
🎙️ On the Nexus Podcast, Check Point Head of Agentic Security Innovation, Shahar Tal, discusses work he and researcher Yarden Porat presented at #BlackHat on vulnerabilities in popular #AI agent frameworks, including LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Microsoft Agent Framework, and Google ADK.
The vulnerabilities are an indication that these frameworks require additional scrutiny from a security perspective given the trust AI agents are given to execute tasks.
🎧 Listen to the full episode: https://nexusconnect.io/podcasts/nexus-podcast-check-points-shahar-tal-on-exploiting-ai-agent-frameworks
#LangChain #LangGraph #CrewAI #AutoGen #MSAgent #GoogleADK #VulnerabilityResearch
-
🎙️ On the Nexus Podcast, Check Point Head of Agentic Security Innovation, Shahar Tal, discusses work he and researcher Yarden Porat presented at #BlackHat on vulnerabilities in popular #AI agent frameworks, including LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Microsoft Agent Framework, and Google ADK.
The vulnerabilities are an indication that these frameworks require additional scrutiny from a security perspective given the trust AI agents are given to execute tasks.
🎧 Listen to the full episode: https://nexusconnect.io/podcasts/nexus-podcast-check-points-shahar-tal-on-exploiting-ai-agent-frameworks
#LangChain #LangGraph #CrewAI #AutoGen #MSAgent #GoogleADK #VulnerabilityResearch
-
🎙️ On the Nexus Podcast, Check Point Head of Agentic Security Innovation, Shahar Tal, discusses work he and researcher Yarden Porat presented at #BlackHat on vulnerabilities in popular #AI agent frameworks, including LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Microsoft Agent Framework, and Google ADK.
The vulnerabilities are an indication that these frameworks require additional scrutiny from a security perspective given the trust AI agents are given to execute tasks.
🎧 Listen to the full episode: https://nexusconnect.io/podcasts/nexus-podcast-check-points-shahar-tal-on-exploiting-ai-agent-frameworks
#LangChain #LangGraph #CrewAI #AutoGen #MSAgent #GoogleADK #VulnerabilityResearch
-
Claude Code умеет всё, кроме одного — слушаться вашу программу. Чиним это протоколом ACP
Claude Code, Codex, Gemini CLI — мощные штуки. Но живут они в терминале: вы открываете окно, печатаете задачу, смотрите, как агент думает, лезет в файлы, гоняет тесты. Для человека — отлично. А теперь представьте, что в это кресло перед терминалом нужно посадить не человека, а вашу программу : чтобы она сама ставила агенту задачу, видела каждый его шаг и могла остановить опасное действие до того, как оно случится. Вот тут и начинается ACP — протокол, который позволяет любому коду управлять CLI-агентом. Смотреть, кто за рулём
-
Claude Code умеет всё, кроме одного — слушаться вашу программу. Чиним это протоколом ACP
Claude Code, Codex, Gemini CLI — мощные штуки. Но живут они в терминале: вы открываете окно, печатаете задачу, смотрите, как агент думает, лезет в файлы, гоняет тесты. Для человека — отлично. А теперь представьте, что в это кресло перед терминалом нужно посадить не человека, а вашу программу : чтобы она сама ставила агенту задачу, видела каждый его шаг и могла остановить опасное действие до того, как оно случится. Вот тут и начинается ACP — протокол, который позволяет любому коду управлять CLI-агентом. Смотреть, кто за рулём
-
Claude Code умеет всё, кроме одного — слушаться вашу программу. Чиним это протоколом ACP
Claude Code, Codex, Gemini CLI — мощные штуки. Но живут они в терминале: вы открываете окно, печатаете задачу, смотрите, как агент думает, лезет в файлы, гоняет тесты. Для человека — отлично. А теперь представьте, что в это кресло перед терминалом нужно посадить не человека, а вашу программу : чтобы она сама ставила агенту задачу, видела каждый его шаг и могла остановить опасное действие до того, как оно случится. Вот тут и начинается ACP — протокол, который позволяет любому коду управлять CLI-агентом. Смотреть, кто за рулём
-
#Microsoft fixes #AutoGen Studio flaw that enabled code execution
-
#Microsoft fixes #AutoGen Studio flaw that enabled code execution
-
#Microsoft fixes #AutoGen Studio flaw that enabled code execution
-
#Microsoft fixes #AutoGen Studio flaw that enabled code execution
-
#Microsoft fixes #AutoGen Studio flaw that enabled code execution
-
AutoJack: How a single page can RCE the host running your AI agent - https://www.redpacketsecurity.com/autojack-how-a-single-page-can-rce-the-host-running-your-ai-agent/
#threatintel
#autogen-studio
#ai-agents
#rce
#localhost
#cybersecurity -
AutoJack: How a single page can RCE the host running your AI agent - https://www.redpacketsecurity.com/autojack-how-a-single-page-can-rce-the-host-running-your-ai-agent/
#threatintel
#autogen-studio
#ai-agents
#rce
#localhost
#cybersecurity -
AutoJack: How a single page can RCE the host running your AI agent - https://www.redpacketsecurity.com/autojack-how-a-single-page-can-rce-the-host-running-your-ai-agent/
#threatintel
#autogen-studio
#ai-agents
#rce
#localhost
#cybersecurity -
AutoJack: How a single page can RCE the host running your AI agent - https://www.redpacketsecurity.com/autojack-how-a-single-page-can-rce-the-host-running-your-ai-agent/
#threatintel
#autogen-studio
#ai-agents
#rce
#localhost
#cybersecurity -
AutoJack: How a single page can RCE the host running your AI agent - https://www.redpacketsecurity.com/autojack-how-a-single-page-can-rce-the-host-running-your-ai-agent/
#threatintel
#autogen-studio
#ai-agents
#rce
#localhost
#cybersecurity -
A2A изнутри: как AI-агенты из разных сервисов договариваются друг с другом
У вас работает AI-агент. У соседней команды — свой, на другом фреймворке, в другом сервисе. Рано или поздно вашему агенту понадобится позвать их агента: «сходи найди факты, я подожду, дальше сам». Казалось бы — обычный HTTP-запрос, и дело с концом. А дело не с концом. Чужой агент — это не ручка, которая отдаёт число за 50 мс: он думает минутами, переспрашивает посреди работы, отваливается по таймауту, а результат хочет отдавать потоком. Натянуть всё это на голый REST — отдельная боль. Ровно для случая "агент ↔ агент" Google сделал протокол A2A : в марте 2026 вышла версия 1.0, проект уже под крылом Linux Foundation. Разбираю протокол изнутри, жизненный цикл задачи, стриминг, human-in-the-loop — и сервер с клиентом, который поднимается у себя за пять минут.
-
A2A изнутри: как AI-агенты из разных сервисов договариваются друг с другом
У вас работает AI-агент. У соседней команды — свой, на другом фреймворке, в другом сервисе. Рано или поздно вашему агенту понадобится позвать их агента: «сходи найди факты, я подожду, дальше сам». Казалось бы — обычный HTTP-запрос, и дело с концом. А дело не с концом. Чужой агент — это не ручка, которая отдаёт число за 50 мс: он думает минутами, переспрашивает посреди работы, отваливается по таймауту, а результат хочет отдавать потоком. Натянуть всё это на голый REST — отдельная боль. Ровно для случая "агент ↔ агент" Google сделал протокол A2A : в марте 2026 вышла версия 1.0, проект уже под крылом Linux Foundation. Разбираю протокол изнутри, жизненный цикл задачи, стриминг, human-in-the-loop — и сервер с клиентом, который поднимается у себя за пять минут.
-
A2A изнутри: как AI-агенты из разных сервисов договариваются друг с другом
У вас работает AI-агент. У соседней команды — свой, на другом фреймворке, в другом сервисе. Рано или поздно вашему агенту понадобится позвать их агента: «сходи найди факты, я подожду, дальше сам». Казалось бы — обычный HTTP-запрос, и дело с концом. А дело не с концом. Чужой агент — это не ручка, которая отдаёт число за 50 мс: он думает минутами, переспрашивает посреди работы, отваливается по таймауту, а результат хочет отдавать потоком. Натянуть всё это на голый REST — отдельная боль. Ровно для случая "агент ↔ агент" Google сделал протокол A2A : в марте 2026 вышла версия 1.0, проект уже под крылом Linux Foundation. Разбираю протокол изнутри, жизненный цикл задачи, стриминг, human-in-the-loop — и сервер с клиентом, который поднимается у себя за пять минут.
-
Агентные фреймворки: обещали революцию, что осталось в 2026
Два года назад все хотели агента, который «сам пишет код, сам его тестирует и сам деплоит в прод». Сейчас 2026 год. Давайте честно поговорим о том, что из этого взлетело, а что тихо умерло в корпоративных slack-каналах под сообщениями «окей, пока притормозим с агентами».
https://habr.com/ru/articles/1041274/
#LLMагенты #LangChain #LangGraph #AutoGen #MCP #RAG #агентные_системы #AI_в_продакшене #LlamaIndex
-
Агентные фреймворки: обещали революцию, что осталось в 2026
Два года назад все хотели агента, который «сам пишет код, сам его тестирует и сам деплоит в прод». Сейчас 2026 год. Давайте честно поговорим о том, что из этого взлетело, а что тихо умерло в корпоративных slack-каналах под сообщениями «окей, пока притормозим с агентами».
https://habr.com/ru/articles/1041274/
#LLMагенты #LangChain #LangGraph #AutoGen #MCP #RAG #агентные_системы #AI_в_продакшене #LlamaIndex
-
Агентные фреймворки: обещали революцию, что осталось в 2026
Два года назад все хотели агента, который «сам пишет код, сам его тестирует и сам деплоит в прод». Сейчас 2026 год. Давайте честно поговорим о том, что из этого взлетело, а что тихо умерло в корпоративных slack-каналах под сообщениями «окей, пока притормозим с агентами».
https://habr.com/ru/articles/1041274/
#LLMагенты #LangChain #LangGraph #AutoGen #MCP #RAG #агентные_системы #AI_в_продакшене #LlamaIndex
-
Как мы научили AG2 дружить с нормальным DI (и почему это вообще нужно)
Как соединить LLM-агента на AG2 с Dishka в одном DI-контейнере. На рабочем примере: FastAPI + SSE-стрим по AG-UI + Postgres, тулзы с типизированным внедрением сценариев, отдельная транзакция на каждый tool call. Плюс грабли при сборке.
-
Как мы научили AG2 дружить с нормальным DI (и почему это вообще нужно)
Как соединить LLM-агента на AG2 с Dishka в одном DI-контейнере. На рабочем примере: FastAPI + SSE-стрим по AG-UI + Postgres, тулзы с типизированным внедрением сценариев, отдельная транзакция на каждый tool call. Плюс грабли при сборке.
-
Как мы научили AG2 дружить с нормальным DI (и почему это вообще нужно)
Как соединить LLM-агента на AG2 с Dishka в одном DI-контейнере. На рабочем примере: FastAPI + SSE-стрим по AG-UI + Postgres, тулзы с типизированным внедрением сценариев, отдельная транзакция на каждый tool call. Плюс грабли при сборке.
-
Agenti AI, workflow intelligenti e strumenti open source: quali vale davvero la pena provare nel 2026?
Ne ho raccolti diversi in Migliori strumenti AI agentici open source da usare nel 2026, confrontandoli per i vari utilizzi possibili:
🔗 https://www.risposteinformatiche.it/migliori-strumenti-ai-agentici-open-source-2026/
#AI #AIagents #OpenSource #Linux #Docker #Automation #UnoLinux #UnoOpenSource #Agenti #n8n #dify #crewai #flowise #langflow #autogen #haystack #openhands
-
Agenti AI, workflow intelligenti e strumenti open source: quali vale davvero la pena provare nel 2026?
Ne ho raccolti diversi in Migliori strumenti AI agentici open source da usare nel 2026, confrontandoli per i vari utilizzi possibili:
🔗 https://www.risposteinformatiche.it/migliori-strumenti-ai-agentici-open-source-2026/
#AI #AIagents #OpenSource #Linux #Docker #Automation #UnoLinux #UnoOpenSource #Agenti #n8n #dify #crewai #flowise #langflow #autogen #haystack #openhands
-
Agenti AI, workflow intelligenti e strumenti open source: quali vale davvero la pena provare nel 2026?
Ne ho raccolti diversi in Migliori strumenti AI agentici open source da usare nel 2026, confrontandoli per i vari utilizzi possibili:
🔗 https://www.risposteinformatiche.it/migliori-strumenti-ai-agentici-open-source-2026/
#AI #AIagents #OpenSource #Linux #Docker #Automation #UnoLinux #UnoOpenSource #Agenti #n8n #dify #crewai #flowise #langflow #autogen #haystack #openhands
-
Agenti AI, workflow intelligenti e strumenti open source: quali vale davvero la pena provare nel 2026?
Ne ho raccolti diversi in Migliori strumenti AI agentici open source da usare nel 2026, confrontandoli per i vari utilizzi possibili:
🔗 https://www.risposteinformatiche.it/migliori-strumenti-ai-agentici-open-source-2026/
#AI #AIagents #OpenSource #Linux #Docker #Automation #UnoLinux #UnoOpenSource #Agenti #n8n #dify #crewai #flowise #langflow #autogen #haystack #openhands
-
Agenti AI, workflow intelligenti e strumenti open source: quali vale davvero la pena provare nel 2026?
Ne ho raccolti diversi in Migliori strumenti AI agentici open source da usare nel 2026, confrontandoli per i vari utilizzi possibili:
🔗 https://www.risposteinformatiche.it/migliori-strumenti-ai-agentici-open-source-2026/
#AI #AIagents #OpenSource #Linux #Docker #Automation #UnoLinux #UnoOpenSource #Agenti #n8n #dify #crewai #flowise #langflow #autogen #haystack #openhands
-
Мультиагентный хаос: как мы собрали команду AI-сотрудников, а получили бесконечное совещание ни о чем
В 2026 году каждый второй стартап обещает заменить команду разработчиков роем AI-агентов. Звучит как мечта уставшего тимлида: один агент пишет код, второй ревьюит, третий деплоит, четвертый отвечает на вопросы в Slack, а пятый, наверное, уже сам заказывает пиццу в офис. Никаких больничных, никаких «я не успеваю», только железная продуктивность 24/7. Я тоже купился. Взял CrewAI, собрал команду из трёх агентов для анализа конкурентов и генерации отчётов. Демо отработало идеально: агенты обменялись парой сообщений, выдали связный Markdown-файл и даже отправили его в Telegram. «Ну всё, — подумал я, — теперь можно увольнять аналитиков и копирайтеров. Будущее наступило». Ровно через четыре часа после запуска на реальной задаче я наблюдал картину, достойную сюрреалистического полотна: пять AI-агентов устроили бесконечный митинг в духе худших корпоративных созвонов. Они перебивали друг друга, уточняли уже уточнённое, ходили по кругу и, кажется, начали обсуждать погоду. Один агент назначил себя лидом и раздавал указания, которые остальные игнорировали. Другой пытался писать в файл, который в этот момент читал третий. Спустя 127 вызовов LLM и сожжённые $4.30 на API-ключах я остановил этот цирк вручную. В этой статье я расскажу, почему готовые мультиагентные фреймворки превращают вашу задачу в хаос, как мы построили систему, которая действительно работает, и в каких случаях проще вообще не связываться с мультиагентностью. Спойлер: LLM — не главная проблема. Проблема — в архитектуре оркестрации, которую многие принимают за магию. Как остановить этот хаос и написать граф
https://habr.com/ru/articles/1026856/
#мультиагентные_системы #crewai #langgraph #autogen #оркестрация_агентов #llm #архитектура_ai
-
Мультиагентный хаос: как мы собрали команду AI-сотрудников, а получили бесконечное совещание ни о чем
В 2026 году каждый второй стартап обещает заменить команду разработчиков роем AI-агентов. Звучит как мечта уставшего тимлида: один агент пишет код, второй ревьюит, третий деплоит, четвертый отвечает на вопросы в Slack, а пятый, наверное, уже сам заказывает пиццу в офис. Никаких больничных, никаких «я не успеваю», только железная продуктивность 24/7. Я тоже купился. Взял CrewAI, собрал команду из трёх агентов для анализа конкурентов и генерации отчётов. Демо отработало идеально: агенты обменялись парой сообщений, выдали связный Markdown-файл и даже отправили его в Telegram. «Ну всё, — подумал я, — теперь можно увольнять аналитиков и копирайтеров. Будущее наступило». Ровно через четыре часа после запуска на реальной задаче я наблюдал картину, достойную сюрреалистического полотна: пять AI-агентов устроили бесконечный митинг в духе худших корпоративных созвонов. Они перебивали друг друга, уточняли уже уточнённое, ходили по кругу и, кажется, начали обсуждать погоду. Один агент назначил себя лидом и раздавал указания, которые остальные игнорировали. Другой пытался писать в файл, который в этот момент читал третий. Спустя 127 вызовов LLM и сожжённые $4.30 на API-ключах я остановил этот цирк вручную. В этой статье я расскажу, почему готовые мультиагентные фреймворки превращают вашу задачу в хаос, как мы построили систему, которая действительно работает, и в каких случаях проще вообще не связываться с мультиагентностью. Спойлер: LLM — не главная проблема. Проблема — в архитектуре оркестрации, которую многие принимают за магию. Как остановить этот хаос и написать граф
https://habr.com/ru/articles/1026856/
#мультиагентные_системы #crewai #langgraph #autogen #оркестрация_агентов #llm #архитектура_ai
-
Мультиагентный хаос: как мы собрали команду AI-сотрудников, а получили бесконечное совещание ни о чем
В 2026 году каждый второй стартап обещает заменить команду разработчиков роем AI-агентов. Звучит как мечта уставшего тимлида: один агент пишет код, второй ревьюит, третий деплоит, четвертый отвечает на вопросы в Slack, а пятый, наверное, уже сам заказывает пиццу в офис. Никаких больничных, никаких «я не успеваю», только железная продуктивность 24/7. Я тоже купился. Взял CrewAI, собрал команду из трёх агентов для анализа конкурентов и генерации отчётов. Демо отработало идеально: агенты обменялись парой сообщений, выдали связный Markdown-файл и даже отправили его в Telegram. «Ну всё, — подумал я, — теперь можно увольнять аналитиков и копирайтеров. Будущее наступило». Ровно через четыре часа после запуска на реальной задаче я наблюдал картину, достойную сюрреалистического полотна: пять AI-агентов устроили бесконечный митинг в духе худших корпоративных созвонов. Они перебивали друг друга, уточняли уже уточнённое, ходили по кругу и, кажется, начали обсуждать погоду. Один агент назначил себя лидом и раздавал указания, которые остальные игнорировали. Другой пытался писать в файл, который в этот момент читал третий. Спустя 127 вызовов LLM и сожжённые $4.30 на API-ключах я остановил этот цирк вручную. В этой статье я расскажу, почему готовые мультиагентные фреймворки превращают вашу задачу в хаос, как мы построили систему, которая действительно работает, и в каких случаях проще вообще не связываться с мультиагентностью. Спойлер: LLM — не главная проблема. Проблема — в архитектуре оркестрации, которую многие принимают за магию. Как остановить этот хаос и написать граф
https://habr.com/ru/articles/1026856/
#мультиагентные_системы #crewai #langgraph #autogen #оркестрация_агентов #llm #архитектура_ai
-
via #AIFoundry : Microsoft Agent Framework Reaches Release Candidate
https://ift.tt/K29Y7nv
#MicrosoftAgentFramework #ReleaseCandidate #GA #Foundry #AIFramework #AgentFramework #SemanticKernel #AutoGen #OpenSource #NET #Python #MultiLanguage #AzureOpenAI #MicrosoftFoundry #AI… -
via #AIFoundry : Microsoft Agent Framework Reaches Release Candidate
https://ift.tt/K29Y7nv
#MicrosoftAgentFramework #ReleaseCandidate #GA #Foundry #AIFramework #AgentFramework #SemanticKernel #AutoGen #OpenSource #NET #Python #MultiLanguage #AzureOpenAI #MicrosoftFoundry #AI… -
via #AIFoundry : Microsoft Agent Framework Reaches Release Candidate
https://ift.tt/K29Y7nv
#MicrosoftAgentFramework #ReleaseCandidate #GA #Foundry #AIFramework #AgentFramework #SemanticKernel #AutoGen #OpenSource #NET #Python #MultiLanguage #AzureOpenAI #MicrosoftFoundry #AI… -
via #AIFoundry : Microsoft Agent Framework Reaches Release Candidate
https://ift.tt/K29Y7nv
#MicrosoftAgentFramework #ReleaseCandidate #GA #Foundry #AIFramework #AgentFramework #SemanticKernel #AutoGen #OpenSource #NET #Python #MultiLanguage #AzureOpenAI #MicrosoftFoundry #AI… -
via #AIFoundry : Microsoft Agent Framework Reaches Release Candidate
https://ift.tt/K29Y7nv
#MicrosoftAgentFramework #ReleaseCandidate #GA #Foundry #AIFramework #AgentFramework #SemanticKernel #AutoGen #OpenSource #NET #Python #MultiLanguage #AzureOpenAI #MicrosoftFoundry #AI… -
Migrate your Semantic Kernel and AutoGen projects to Microsoft Agent Framework Release Candidate
#agentframework #dotnet #python #autogen #semantickernel #foundry #ai #agents
-
Migrate your Semantic Kernel and AutoGen projects to Microsoft Agent Framework Release Candidate
#agentframework #dotnet #python #autogen #semantickernel #foundry #ai #agents
-
Migrate your Semantic Kernel and AutoGen projects to Microsoft Agent Framework Release Candidate
#agentframework #dotnet #python #autogen #semantickernel #foundry #ai #agents
-
Migrate your Semantic Kernel and AutoGen projects to Microsoft Agent Framework Release Candidate
#agentframework #dotnet #python #autogen #semantickernel #foundry #ai #agents
-
Migrate your Semantic Kernel and AutoGen projects to Microsoft Agent Framework Release Candidate
#agentframework #dotnet #python #autogen #semantickernel #foundry #ai #agents
-
Nghiên cứu viên逆 biên dịch thành công Microsoft AutoGen và giảm độ trễ 85% (13,4s → 1,6s) trong quá trình suy luận của tác nhân. Cải tiến này cho phép thực hiện song song và giảm thời gian chờ. #AutoGen #Microsoft #NLP #TríTuệNhânTạo #MachineLearning #PhátTriểnTríTuệNhânTạo #SuyLuậnTácNhân #CảiTiếnĐộTrễ
-
Конец эры «одноядерного» разума: Почему будущее ИИ — это гонка архитектур, а не параметров
Современные ИИ-системы переживают не просто кризис доверия, а настоящий структурный тупик. Большие языковые модели демонстрируют чудеса в спринте, способны написать стихи, объяснить формулу или пошутить. Однако реальный мир не состоит из коротких задач. Проектирование реактора, управление логистикой или помощь хирургу напоминают марафон, где одна ошибка на одном из километров обесценивает всё проделанное. Мы уперлись в «стену» монолитности. Идея о том, что чем больше параметров, тем умнее модель, заходит в тупик. Исследования OpenAI, Anthropic и многочисленные препринты показывают, что при увеличении длины рассуждений точность падает катастрофически. Условные сто процентов в начале цепочки превращаются в пятьдесят или шестьдесят к её середине. Такой результат указывает не на дефект мощности, а на фундаментальный предел «одноядерного» подхода. Мы пытаемся загрузить всю сложность мира в один «черный ящик», который перегревается от обилия контекста. История процессоров уже проходила этот этап. В начале двухтысячных мы разгоняли тактовые частоты до предела, пока не ударились о физический «тепловой барьер». Индустрии пришлось сменить парадигму, отказаться от "гигантских одноядерных монстров" и перейти к многоядерным архитектурам.
https://habr.com/ru/articles/986978/
#Архитектура_ИИ #Многоагентные_системы #LLM #Распределенный_интеллект #Галлюцинации_ИИ #AutoGen #Цифровой_двойник #Системный_дизайн #Надёжность_ИИ #искусственный_интеллект
-
Конец эры «одноядерного» разума: Почему будущее ИИ — это гонка архитектур, а не параметров
Современные ИИ-системы переживают не просто кризис доверия, а настоящий структурный тупик. Большие языковые модели демонстрируют чудеса в спринте, способны написать стихи, объяснить формулу или пошутить. Однако реальный мир не состоит из коротких задач. Проектирование реактора, управление логистикой или помощь хирургу напоминают марафон, где одна ошибка на одном из километров обесценивает всё проделанное. Мы уперлись в «стену» монолитности. Идея о том, что чем больше параметров, тем умнее модель, заходит в тупик. Исследования OpenAI, Anthropic и многочисленные препринты показывают, что при увеличении длины рассуждений точность падает катастрофически. Условные сто процентов в начале цепочки превращаются в пятьдесят или шестьдесят к её середине. Такой результат указывает не на дефект мощности, а на фундаментальный предел «одноядерного» подхода. Мы пытаемся загрузить всю сложность мира в один «черный ящик», который перегревается от обилия контекста. История процессоров уже проходила этот этап. В начале двухтысячных мы разгоняли тактовые частоты до предела, пока не ударились о физический «тепловой барьер». Индустрии пришлось сменить парадигму, отказаться от "гигантских одноядерных монстров" и перейти к многоядерным архитектурам.
https://habr.com/ru/articles/986978/
#Архитектура_ИИ #Многоагентные_системы #LLM #Распределенный_интеллект #Галлюцинации_ИИ #AutoGen #Цифровой_двойник #Системный_дизайн #Надёжность_ИИ #искусственный_интеллект
-
Конец эры «одноядерного» разума: Почему будущее ИИ — это гонка архитектур, а не параметров
Современные ИИ-системы переживают не просто кризис доверия, а настоящий структурный тупик. Большие языковые модели демонстрируют чудеса в спринте, способны написать стихи, объяснить формулу или пошутить. Однако реальный мир не состоит из коротких задач. Проектирование реактора, управление логистикой или помощь хирургу напоминают марафон, где одна ошибка на одном из километров обесценивает всё проделанное. Мы уперлись в «стену» монолитности. Идея о том, что чем больше параметров, тем умнее модель, заходит в тупик. Исследования OpenAI, Anthropic и многочисленные препринты показывают, что при увеличении длины рассуждений точность падает катастрофически. Условные сто процентов в начале цепочки превращаются в пятьдесят или шестьдесят к её середине. Такой результат указывает не на дефект мощности, а на фундаментальный предел «одноядерного» подхода. Мы пытаемся загрузить всю сложность мира в один «черный ящик», который перегревается от обилия контекста. История процессоров уже проходила этот этап. В начале двухтысячных мы разгоняли тактовые частоты до предела, пока не ударились о физический «тепловой барьер». Индустрии пришлось сменить парадигму, отказаться от "гигантских одноядерных монстров" и перейти к многоядерным архитектурам.
https://habr.com/ru/articles/986978/
#Архитектура_ИИ #Многоагентные_системы #LLM #Распределенный_интеллект #Галлюцинации_ИИ #AutoGen #Цифровой_двойник #Системный_дизайн #Надёжность_ИИ #искусственный_интеллект
-
Microsoft Agent Framework. an open-source development kit for building AI agents.
#AI #AIAgents #LLM #Python #Dotnet
#SemanticKernel #AutoGen
https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/overview/agent-framework-overview?wt.mc_id=DP-MVP-4015656 -
Nhà phát triển độc lập chia sẻ liệu nên dùng LangChain (1.0) hay chuyển sang framework khác để xây dựng agent AI bền vững? Họ đã tạo prototype với LangChain nhưng lo ngại về tương lai khi công nghệ thay đổi nhanh. Cần gợi ý từ cộng đồng: AutoGen, CrewAI, LangGraph hay DSPy? Cần cân bằng giữa kiểm soát và tiện lợi. #AI #AgentAI #LangChain #AutoGen #CrewAI #PhatTrienAI #TechVietNam
-
Microsoft Agent Framework: AI 에이전트 개발의 새로운 표준
Microsoft가 공개한 통합 AI 에이전트 프레임워크의 핵심 기능과 실무 활용법. Semantic Kernel과 AutoGen을 통합해 프로토타입부터 프로덕션까지 원활하게 지원하는 실용 가이드. -
via #AIFoundry : Introducing Microsoft Agent Framework: The Open-Source Engine for Agentic AI Apps
https://ift.tt/JzUW08x
#MicrosoftAgentFramework #OpenSource #AgenticAI #AIApplications #SemanticKernel #AutoGen #MultiAgentSystems #EnterpriseReady #AIInnovation #Developers #Cl… -
via #AIFoundry : Introducing Microsoft Agent Framework: The Open-Source Engine for Agentic AI Apps
https://ift.tt/JzUW08x
#MicrosoftAgentFramework #OpenSource #AgenticAI #AIApplications #SemanticKernel #AutoGen #MultiAgentSystems #EnterpriseReady #AIInnovation #Developers #Cl… -
via #AIFoundry : Introducing Microsoft Agent Framework: The Open-Source Engine for Agentic AI Apps
https://ift.tt/JzUW08x
#MicrosoftAgentFramework #OpenSource #AgenticAI #AIApplications #SemanticKernel #AutoGen #MultiAgentSystems #EnterpriseReady #AIInnovation #Developers #Cl… -
via #AIFoundry : Introducing Microsoft Agent Framework: The Open-Source Engine for Agentic AI Apps
https://ift.tt/JzUW08x
#MicrosoftAgentFramework #OpenSource #AgenticAI #AIApplications #SemanticKernel #AutoGen #MultiAgentSystems #EnterpriseReady #AIInnovation #Developers #Cl… -
via #AIFoundry : Introducing Microsoft Agent Framework: The Open-Source Engine for Agentic AI Apps
https://ift.tt/JzUW08x
#MicrosoftAgentFramework #OpenSource #AgenticAI #AIApplications #SemanticKernel #AutoGen #MultiAgentSystems #EnterpriseReady #AIInnovation #Developers #Cl… -
#MagenticUI by #Microsoft
Human-centered web automation with a multi-agent system 🤖
#AI #automation #webagents #opensource #research #Python #Docker #AutoGen🤝 Co-planning
Collaboratively create step-by-step plans using chat and a plan editor for transparent task execution.🛡️ Action guards
Sensitive actions require explicit user approval, ensuring safety and control during automation.🧵 👇
🧠 Plan learning
-
#MagenticUI by #Microsoft
Human-centered web automation with a multi-agent system 🤖
#AI #automation #webagents #opensource #research #Python #Docker #AutoGen🤝 Co-planning
Collaboratively create step-by-step plans using chat and a plan editor for transparent task execution.🛡️ Action guards
Sensitive actions require explicit user approval, ensuring safety and control during automation.🧵 👇
🧠 Plan learning
