Файлы становятся основным интерфейсом для AI-агентов для управления контекстом, хранения разговоров и доступа к навыкам 📁 @jerryjliu0 объясняет, как кодирующие агенты, такие как Claude Code и @cursor_ai, централизуются вокруг файловых систем как основных абстракций, отходя от сложных экосистем инструментов: 📝 Агенты хранят длинные истории разговоров в поисковых файлах, чтобы преодолеть ограничения окна контекста 🔍 Извлечение на основе файлов с семантическим поиском превосходит традиционные модели RAG для динамического обхода контекста ⚡ Навыки, определенные как простые файлы, заменяют сложные инструменты MCP - просто скопируйте спецификации API в файлы markdown 🛠️ Агенты нуждаются всего в ~5-10 основных инструментах (CLI, интерпретатор кода, веб-загрузка) плюс доступ к файловой системе, чтобы быть высокоэффективными Предстоящие вызовы включают парсинг документов не в текстовом формате (PDF, Word, Excel) и масштабирование поиска файлов для огромных коллекций. Именно поэтому мы разработали возможности LlamaCloud по парсингу, извлечению и работе с таблицами - чтобы преобразовать любой формат документа в контекст, готовый для агента. Читать полный анализ: