Файли стають основним інтерфейсом для агентів ШІ, щоб керувати контекстом, зберігати розмови та отримувати навички 📁 доступу @jerryjliu0 пояснює, як кодувальні агенти, такі як Claude Code і @cursor_ai, централізують файлові системи як основні абстракції, відходячи від складних інструментальних екосистем: 📝 Агенти зберігають довгі історії розмов у пошукових файлах, щоб подолати обмеження контекстного вікна 🔍 Пошук на основі файлів із семантичним пошуком перевершує традиційні патерни RAG для динамічного обходу контексту ⚡ Навички, визначені як прості файли, замінюють складні інструменти MCP — просто скопіюйте специфікації API у файли markdown 🛠️ Агентам потрібно лише ~5-10 ядерних інструментів (CLI, інтерпретатор коду, веб-завантаження) плюс доступ до файлової системи, щоб бути високоефективними Попереду виклики включають розбір документів без відкритого тексту (PDF, Word, Excel) та масштабування пошуку файлів до величезних колекцій. Саме тому ми створили можливості Parse, Extract і Sheets у LlamaCloud — щоб перетворити будь-який формат документа у контекст, готовий до агентів. Читайте повний аналіз:

Інженерія контексту — це не просто додавання додаткових даних до вашої LLM, це надати йому правильний контекст у потрібний час. У цій лекції для @OReillyMedia наш Інженер з відносин з розробниками @tuanacelik розповідає, як блоки пам'яті допомагають створювати агенти, які підтримують структурований контекст для складних завдань. Вона демонструє блокування пам'яті артефактів за допомогою бота для відстеження замовлень у ресторані — показуючи, як звести цілі розмови до основної структурованої інформації (тип піци, начинки, адреса), замість того, щоб обробляти всю історію чату. Ключові поняття, що охоплюються: · Різні типи блоків пам'яті (статичний, вилучення фактів, вектор, артефакт) · Управління співвідношеннями контексту — балансування історії чату, системних підказок і пам'яті · Використання робочих процесів агентів для побудови та оптимізації контексту крок за кроком Приклад показує, як блоки пам'яті артефактів можуть перетворити заплутану розмову на чистий, структурований порядок — саме те, що потрібно виробничим агентам, які виконують реальні завдання. Дивіться повний виступ:

Втомилися боротися з брудними файлами Excel, які ламають традиційні парсери? 📊 Приєднуйтесь до нашого воркшопу 29 січня о 11:00 за тихоокеанським часом, щоб побачити, як LlamaSheets перетворює хаотичні електронні таблиці на чисті, готові до ШІ файли Parquet, зберігаючи при цьому весь важливий контекст. 📈 Обробляйте складні структури, такі як об'єднані комірки, багаторівневі заголовки та візуальне форматування, яких традиційні інструменти пропускають 🤖 Створюйте специфічні для електронних таблиць агенти для фінансового аналізу, аналізу бюджету та автоматизованої звітності 💼 Дивіться реальні приклади: консолідація мультирегіональних даних та вилучення квартальних таблиць доходів ⚡ Перетворіть хаос у таблицях на структуровані дані всього за кілька рядків коду Ми розглянемо практичні кейси використання та покажемо вам інтеграцію з LlamaAgents, щоб ви могли створити надійні конвеєри обробки даних. Зареєструйтеся на майстер-клас: