Filer blir det primære grensesnittet for AI-agenter for å håndtere kontekst, lagre samtaler og få tilgang til ferdigheter 📁 @jerryjliu0 forklarer hvordan kodeagenter som Claude Code og @cursor_ai sentraliserer filsystemer som kjerneabstraksjoner, og beveger seg bort fra komplekse verktøyøkosystemer: 📝 Agenter lagrer lange samtalehistorikker i søkbare filer for å overvinne begrensninger i kontekstvinduet 🔍 Filbasert henting med semantisk søk overgår tradisjonelle RAG-mønstre for dynamisk konteksttraversering ⚡ Ferdigheter definert som enkle filer erstatter komplekse MCP-verktøy – bare kopier API-spesifikasjoner inn i markdown-filer 🛠️ Agenter trenger bare ~5-10 kjerneverktøy (CLI, kodetolk, webhenting) pluss filsystemtilgang for å være svært kapable Utfordringene som venter inkluderer å tolke ikke-klartekstdokumenter (PDF-er, Word, Excel) og skalere filsøk til enorme samlinger. Det er nettopp derfor vi bygde LlamaClouds Parse-, Extract- og Sheets-funksjoner – for å konvertere ethvert dokumentformat til agentklar kontekst. Les hele analysen:

Kontekstutvikling handler ikke bare om å kaste mer data på LLM-en din – det handler om å gi den riktig kontekst til rett tid. I dette foredraget for @OReillyMedia går vår Developer Relations Engineer @tuanacelik gjennom hvordan minneblokker hjelper deg med å bygge agenter som opprettholder strukturert kontekst for komplekse oppgaver. Hun demonstrerer minneblokker for artefakter ved hjelp av en restaurantordre-sporingsbot – som viser hvordan man kan destillere hele samtaler ned til bare essensiell strukturert informasjon (pizzatype, topping, adresse) i stedet for å behandle hele chathistorikken. Nøkkelbegreper som dekkes: · Ulike typer minneblokker (statisk, faktautvinning, vektor, artefakt) · Kontekstforholdsstyring – balansering av chathistorikk vs systemprompter vs minne · Bruk av agentarbeidsflyter for å konstruere og optimalisere kontekst steg for steg Eksempelet viser hvordan artefaktminneblokker kan forvandle en kronglete samtale til en ren, strukturert rekkefølge – akkurat det du trenger for produksjonsagenter som håndterer virkelige oppgaver. Se hele foredraget:

Lei av å slite med rotete Excel-filer som ødelegger tradisjonelle parsere? 📊 Bli med på vår workshop 29. januar kl. 11.00 PT for å se hvordan LlamaSheets forvandler kaotiske regneark til rene, AI-klare Parquet-filer samtidig som all relevant kontekst bevares. 📈 Håndter komplekse strukturer som sammenslåtte celler, flernivåoverskrifter og visuell formatering som tradisjonelle verktøy overser 🤖 Bygg regnearkspesifikke agenter for finansiell analyse, budsjettanalyse og automatisert rapportering 💼 Se reelle eksempler: konsolidering av data fra flere regioner og uthenting av kvartalsvise inntektstabeller ⚡ Gjør regnearkkaos om til strukturert data med bare noen få linjer kode Vi går gjennom praktiske brukstilfeller og viser deg integrasjonsmønstre med LlamaAgents slik at du kan bygge robuste databehandlingspipelines. Meld deg på workshopen: