JSON Prompting rewolucjonizuje interakcję z modelami AI, zapewniając precyzję i spójność dzięki wykorzystaniu formatu JSON. Metoda ta, coraz popularniejsza wśród specjalistów AI, pozwala na tworzenie bardziej niezawodnych i powtarzalnych wyników.

W dobie rosnącego wpływu sztucznej inteligencji na nasze życie, kluczowym wyzwaniem staje się zdolność maszyn do podejmowania decyzji w warunkach niepewności. Profesor Willie Neiswanger z Uniwersytetu Południowej Kalifornii opracował nowatorskie ramy, które mają to zmienić, łącząc klasyczną teorię decyzji z zaawansowanymi modelami językowymi.

Model Context Protocol (MCP), protokół open-source stworzony przez Anthropic, błyskawicznie stał się de facto standardem branżowym dla bezpiecznej integracji agentów AI z narzędziami, usługami i zbiorami danych w środowiskach korporacyjnych bazujących na infrastrukturze chmurowej. Czy to koniec mozolnego tworzenia dedykowanych konektorów dla każdego rozwiązania?

Technika Retrieval-Augmented Generation (RAG) zmienia sposób, w jaki modele sztucznej inteligencji, takie jak LLM, dostarczają precyzyjne i weryfikowalne informacje, łącząc ich zdolności generatywne z dostępem do aktualnych, specyficznych baz danych.

W miarę jak systemy sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej złożone i autonomiczne, kluczowe jest ugruntowanie solidnych fundamentów dla ich wzajemnej komunikacji. Trzy protokoły – MCP, ACP i A2A – choć różne w swoich założeniach, odgrywają fundamentalną rolę w kształtowaniu spójnego ekosystemu agentów AI.

Modele fundamentalne stanowią paradygmatyczne przesunięcie w rozwoju sztucznej inteligencji, oferując elastyczne i wielozadaniowe rozwiązania, które redefiniują podejście do tworzenia aplikacji opartych na uczeniu maszynowym. Ich zdolność do adaptacji i generalizacji na szerokim spektrum zadań otwiera nowe możliwości, jednocześnie stawiając przed branżą wyzwania związane z infrastrukturą i wiarygodnością.