Filer blir det primära gränssnittet för AI-agenter för att hantera kontext, lagra konversationer och få tillgång till färdigheter 📁 @jerryjliu0 förklarar hur kodningsagenter som Claude Code och @cursor_ai centraliserar filsystem som kärnabstraktioner, och rör sig bort från komplexa verktygsekosystem: 📝 Agenter lagrar långa konversationshistoriker i sökbara filer för att övervinna begränsningar i kontextfönstret 🔍 Filbaserad hämtning med semantisk sökning överträffar traditionella RAG-mönster för dynamisk kontextgenomsökning ⚡ Färdigheter definierade som enkla filer ersätter komplexa MCP-verktyg – kopiera bara API-specifikationer till markdown-filer 🛠️ Agenter behöver bara ~5–10 kärnverktyg (CLI, kodtolk, webbhämtning) plus filsystemåtkomst för att vara högkapacitetsfulla De utmaningar som väntar inkluderar att tolka icke-klartextdokument (PDF, Word, Excel) och skala filsökning till enorma samlingar. Det är precis därför vi byggde LlamaClouds funktioner för Parse, Extract, och Sheets – för att konvertera vilket dokumentformat som helst till agentklara kontexter. Läs hela analysen:

Kontextutveckling handlar inte bara om att kasta mer data på din LLM – det handlar om att ge den rätt kontext vid rätt tidpunkt. I detta föredrag för @OReillyMedia går vår Developer Relations Engineer @tuanacelik igenom hur minnesblock hjälper dig att bygga agenter som upprätthåller strukturerad kontext för komplexa uppgifter. Hon demonstrerar minnesblock för artefakter med hjälp av en restaurangorderspårningsbot – som visar hur man destillerar hela konversationer till bara den väsentliga strukturerade informationen (pizzatyp, pålägg, adress) istället för att bearbeta hela chatthistoriken. Nyckelbegrepp som täcks: · Olika typer av minnesblock (statisk, faktaextraktion, vektor, artefakt) · Kontextkvothantering – balanserar chatthistorik kontra systempromptar kontra minne · Att använda agentarbetsflöden för att bygga och optimera kontext steg för steg Exemplet visar hur artefaktminnesblock kan förvandla en kringelrig konversation till en ren, strukturerad ordning – precis vad du behöver för produktionsagenter som hanterar verkliga uppgifter. Se hela föredraget:

Trött på att brottas med röriga Excel-filer som förstör traditionella parsare? 📊 Delta i vår workshop den 29 januari kl. 11.00 PT för att se hur LlamaSheets förvandlar kaotiska kalkylblad till rena, AI-anpassade Parquet-filer samtidigt som all relevant kontext bevaras. 📈 Hantera komplexa strukturer som sammanslagna celler, flernivåheaders och visuell formatering som traditionella verktyg saknar 🤖 Bygg kalkylbladsspecifika agenter för finansiell analys, budgetparsering och automatiserad rapportering 💼 Se verkliga exempel: konsolidering av multiregiondata och extraktion av kvartalsvisa intäktstabeller ⚡ Förvandla kalkylbladskaos till strukturerad data med bara några rader kod Vi går igenom praktiska användningsfall och visar dig integrationsmönster med LlamaAgents så att du kan bygga robusta databehandlingspipelines. Anmäl dig till workshopen: