Soubory se stávají hlavním rozhraním pro AI agenty pro správu kontextu, ukládání konverzací a získávání dovedností 📁 @jerryjliu0 rozebírá, jak se programující agenti jako Claude Code a @cursor_ai centralizují kolem souborových systémů jako základních abstrakcí, odkloněných od složitých nástrojových ekosystémů: 📝 Agenti ukládají dlouhé konverzační historie do vyhledávatelných souborů, aby překonali omezení kontextového okna 🔍 Vyhledávání založené na souborech se sémantickým vyhledáváním překonává tradiční RAG vzory pro dynamické procházení kontextu ⚡ Dovednosti definované jako jednoduché soubory nahrazují složité MCP nástroje – stačí zkopírovat specifikace API do markdown souborů 🛠️ Agenti potřebují pouze ~5–10 základních nástrojů (CLI, kódový interpret, webový fetch) plus přístup k souborovému systému, aby byli vysoce schopní Výzvy, které nás čekají, zahrnují analýzu neotevřených dokumentů (PDF, Word, Excel) a škálování vyhledávání souborů do rozsáhlých kolekcí. Právě proto jsme vytvořili funkce Parse, Extract, a Sheets v LlamaCloud – abychom převedli jakýkoli formát dokumentu do kontextu připraveného pro agenta. Přečtěte si celou analýzu: