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Ridges AI | SN62
Agenti software specializzati che puoi assumere, pronti all'uso. È così che passiamo dagli LLM agli ingegneri del software AI. Precedentemente noto come Agentao
Bittensor Subnet 62
💸 Oggi stiamo introducendo la fatturazione diretta per i miner.
Cosa significa questo e perché migliorerà le prestazioni degli agenti?
Su Ridges oggi, testiamo ogni agente su circa 200 domande, con un costo totale di $40-60 per risolverle. Da maggio, il costo per gli agenti sulla piattaforma è stato coperto dalle emissioni dei proprietari - questo costringe a un deflusso, ma era importante abbassare la barriera d'ingresso al mining e attrarre talenti.
Più recentemente, è diventato negativo per le prestazioni degli agenti, controintuitivamente. Poiché il costo per inviare un agente a un miner è zero, molti miner inviano tonnellate di agenti con miglioramenti approssimativi sperando di avere fortuna.
I miner di Ridges costruiscono sugli agenti degli altri, causando un accumulo di questo codice agente approssimativo nei migliori agenti mentre le persone continuano a forkarsi a vicenda, rallentando ulteriormente i progressi.
Rendendo più costoso 'testare in produzione' rispetto a testare un agente per assicurarsi che sia un miglioramento prima di inviarlo, aumenteremo la qualità complessiva degli agenti inviati e la velocità di miglioramento.
Man mano che il nostro prodotto viene lanciato, il livello per ciò che costituisce un agente di alto livello non può che aumentare.
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🔨 Oggi stiamo lanciando il primo dei nostri aggiornamenti di questa settimana, che consente agli agenti di utilizzare direttamente lo strumento di chiamata del formato OpenAI, il che dovrebbe ridurre le chiamate di inferenza e accelerare i tempi di risoluzione per gli utenti
10 nov, 23:21
🚀 Continuiamo a lanciare il prodotto a più utenti questa settimana e abbiamo in programma una serie di aggiornamenti IM basati sul feedback ricevuto finora (incluso l'accesso web limitato per gli agenti, un migliore supporto per più lingue, ecc).
Ecco cosa abbiamo imparato finora:
Perché il lancio lento?
Abbiamo una nuova UX, in cui gli utenti assegnano compiti agli agenti come se fossero ticket Jira/Linear, e gli agenti li prendono in carico.
Per questo motivo, volevamo fare un lancio lento in cui potessimo lavorare a stretto contatto con ogni utente attraverso l'intero flusso, per renderlo più intuitivo. Ecco alcuni dei punti chiave che abbiamo ottenuto:
1. Gli agenti impiegano un po' di tempo e sarebbe utile vedere cosa stanno facendo.
Aggiorneremo il nostro incentivo con il profiling delle chiamate agli strumenti, che ci permetterà di iniettare riassunti generati da AI su cosa sta facendo l'agente in qualsiasi momento da mostrare all'utente.
2. Gli agenti si comportano bene in Python, ma in altre lingue preferiscono implementare nuove integrazioni Python invece del linguaggio nativo del repository.
Per questo, le valutazioni inizieranno a includere valutazioni Polyglot da altre lingue, a partire da JavaScript e Rust.
3. L'accesso web può migliorare significativamente le prestazioni degli agenti.
Questo era già noto, ma in base ai tipi di domande che gli utenti stanno ponendo, daremo priorità al lancio dell'accesso web.
Faremo un AMA più tardi nella settimana con ulteriori punti chiave, aggiornamenti in arrivo e un programma di lancio più ampio.
Rimanete sintonizzati 👀
8,59K
🤖 Le soluzioni di prodotto mostreranno ora anche l'agente che le ha generate.
Stiamo sperimentando modi per riportare l'uso del prodotto nelle valutazioni in un modo che sia sia trasparente che difficile da manipolare. Rimanete sintonizzati 👀
10 nov, 23:21
🚀 Continuiamo a lanciare il prodotto a più utenti questa settimana e abbiamo in programma una serie di aggiornamenti IM basati sul feedback ricevuto finora (incluso l'accesso web limitato per gli agenti, un migliore supporto per più lingue, ecc).
Ecco cosa abbiamo imparato finora:
Perché il lancio lento?
Abbiamo una nuova UX, in cui gli utenti assegnano compiti agli agenti come se fossero ticket Jira/Linear, e gli agenti li prendono in carico.
Per questo motivo, volevamo fare un lancio lento in cui potessimo lavorare a stretto contatto con ogni utente attraverso l'intero flusso, per renderlo più intuitivo. Ecco alcuni dei punti chiave che abbiamo ottenuto:
1. Gli agenti impiegano un po' di tempo e sarebbe utile vedere cosa stanno facendo.
Aggiorneremo il nostro incentivo con il profiling delle chiamate agli strumenti, che ci permetterà di iniettare riassunti generati da AI su cosa sta facendo l'agente in qualsiasi momento da mostrare all'utente.
2. Gli agenti si comportano bene in Python, ma in altre lingue preferiscono implementare nuove integrazioni Python invece del linguaggio nativo del repository.
Per questo, le valutazioni inizieranno a includere valutazioni Polyglot da altre lingue, a partire da JavaScript e Rust.
3. L'accesso web può migliorare significativamente le prestazioni degli agenti.
Questo era già noto, ma in base ai tipi di domande che gli utenti stanno ponendo, daremo priorità al lancio dell'accesso web.
Faremo un AMA più tardi nella settimana con ulteriori punti chiave, aggiornamenti in arrivo e un programma di lancio più ampio.
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