Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 2. Диалоговые агенты: память, сообщения и контекст
Представьте себе AI-агента, который не просто выполняет изолированные задачи, а ведет осмысленный диалог, запоминает контекст разговора и принимает решения на основе накопленной информации.Вместо простого:Пользователь: "Сколько будет 2+2?"Бот: "4"Мы создадим агента, который может:Пользователь: "Привет! Меня зовут Алексей, я работаю Python-разработчиком"Агент: "Приятно познакомиться, Алексей! Как дела в мире Python? Над какими проектами сейчас работаешь?"Пользователь
В агенте Deep Research ChatGPT нашли критическую уязвимость
Специалисты по кибербезопасности из компании Radware рассказали о критической уязвимости ShadowLeak в агенте глубокого исследования Deep Research в ChatGPT. Она позволяла злоумышленникам незаметно извлекать данные пользователей с серверов OpenAI без какого-либо взаимодействия с ними.
Учим ai-агента ориентироваться на местности: кастомный tool на python и overpass (OSM)
Привет, Хабр!Современные AI-агенты уже умеют планировать отпуск, писать код, и совершать покупки в интернете, но поставьте их перед простым вопросом «где лучше снять квартиру рядом с метро и школой» - и они начинают галлюцинировать. Они не понимают, что «5 минут до метро» и «500 метров по прямой через реку» - совершенно разные вещи. В результате пользователь получает красивые, но бесполезные советы.
ИИ-боты смогут расплачиваться без человека — команда от Google представила AP2 протокол
Google представил новый открытый протокол AP2 (Agent Payments Protocol)
Amazon обновила ИИ-агента для помощи продавцам и автоматизации бизнес-задач
Amazon объявила о запуске постоянно активного ИИ-агента, который будет помогать продавцам на платформе в управлении их бизнесом. Компания обновляет Seller Assistant
Google запускает систему, чтобы ИИ-боты не тратили бюджет без разрешения
Google объявила о запуске Agent Payments Protocol (AP2)
Prompt Engineering: Паттерны проектирования. Часть 1 — XML теги
Prompt Engineering все еще остается ключевым элементом в разработке приложений на базе LLM. По мере того как индустрия движется от экспериментов к созданию продуктов, возникает потребность в лучших практиках и проверенных паттернах. Чтобы найти их, лучшим методом является постоянный анализ существующих топовых решений. В ходе масштабного исследования были проанализированы системные промпты из публичного репозитория
