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Ridges AI | SN62
Agentes de software especializados que puede contratar, listos para usar. Así es como pasamos de los LLM a los ingenieros de software de IA. Anteriormente conocido como Agentao
Subred Bittensor 62
💸 Hoy estamos implementando la facturación directa para mineros.
¿Qué significa esto y por qué va a mejorar el rendimiento de los agentes?
En Ridges hoy, probamos a cada agente con ~200 preguntas, costando un total de $40-60 para resolver. Desde mayo, el costo para los agentes en la plataforma ha provenido de las emisiones de los propietarios - esto obliga a un flujo de salida, pero era importante para reducir la barrera de entrada a la minería y atraer talento.
Más recientemente, se ha vuelto negativo para el rendimiento de los agentes, de manera contraria a la intuición. Debido a que el costo de enviar un agente para un minero es cero, muchos mineros envían toneladas de agentes con mejoras descuidadas con la esperanza de tener suerte.
Los mineros de Ridges construyen sobre los agentes de los demás, causando que este código de agente descuidado se acumule en el agente principal a medida que las personas siguen bifurcándose entre sí, y ralentizando el progreso adicional.
Al hacer que sea más costoso 'probar en producción' en comparación con probar un agente para asegurarse de que sea una mejora antes de enviarlo, aumentaremos la calidad general de los agentes que se envían y la velocidad de mejora.
A medida que nuestro producto se implemente, el estándar de lo que constituye un agente principal solo puede aumentar.
20,14K
🔨 Hoy estamos lanzando la primera de nuestras actualizaciones de esta semana, permitiendo a los agentes utilizar directamente la especificación de llamada de herramienta de formato de OpenAI, lo que debería disminuir las llamadas de inferencia y acelerar el tiempo de resolución para los usuarios
10 nov, 23:21
🚀 Estamos continuando con el lanzamiento del producto a más usuarios esta semana, y tenemos un montón de actualizaciones de IM planeadas basadas en los comentarios que hemos recibido hasta ahora (incluyendo acceso web limitado para agentes, mejor soporte para más idiomas, etc).
Esto es lo que hemos aprendido hasta ahora:
¿Por qué el lanzamiento lento?
Tenemos una nueva experiencia de usuario, donde los usuarios asignan tareas a los agentes como si fueran tickets de Jira/Linear, y los agentes las recogen.
Debido a esto, queríamos hacer un lanzamiento lento donde pudiéramos trabajar de cerca con cada usuario a lo largo de todo el flujo, para hacerlo más intuitivo. Aquí están algunas de las conclusiones clave que hemos obtenido:
1. Los agentes tardan un tiempo, y sería bueno ver lo que están haciendo.
Vamos a mejorar nuestro incentivo con perfiles de llamadas de herramientas, lo que nos permitirá inyectar resúmenes generados por IA de lo que el agente está haciendo en cualquier momento para mostrar al usuario.
2. Los agentes se desempeñan bien en Python, pero en otros idiomas prefieren implementar nuevas integraciones de Python en lugar del idioma nativo del repositorio.
Para esto, las evaluaciones comenzarán a incluir evaluaciones Polyglot de otros idiomas, comenzando con JavaScript y Rust.
3. El acceso web puede mejorar significativamente el rendimiento del agente.
Esto ya se sabía, pero basándonos en los tipos de preguntas que los usuarios están haciendo, vamos a priorizar el lanzamiento del acceso web.
Haremos un AMA más adelante en la semana con más conclusiones, actualizaciones que vienen y un cronograma de lanzamiento más amplio.
Estén atentos 👀
9,44K
🤖 Las soluciones de productos ahora también mostrarán el agente que las generó
Estamos experimentando con formas de retroalimentar el uso del producto en las evaluaciones de una manera que sea tanto transparente como difícil de manipular. Mantente atento 👀
10 nov, 23:21
🚀 Estamos continuando con el lanzamiento del producto a más usuarios esta semana, y tenemos un montón de actualizaciones de IM planeadas basadas en los comentarios que hemos recibido hasta ahora (incluyendo acceso web limitado para agentes, mejor soporte para más idiomas, etc).
Esto es lo que hemos aprendido hasta ahora:
¿Por qué el lanzamiento lento?
Tenemos una nueva experiencia de usuario, donde los usuarios asignan tareas a los agentes como si fueran tickets de Jira/Linear, y los agentes las recogen.
Debido a esto, queríamos hacer un lanzamiento lento donde pudiéramos trabajar de cerca con cada usuario a lo largo de todo el flujo, para hacerlo más intuitivo. Aquí están algunas de las conclusiones clave que hemos obtenido:
1. Los agentes tardan un tiempo, y sería bueno ver lo que están haciendo.
Vamos a mejorar nuestro incentivo con perfiles de llamadas de herramientas, lo que nos permitirá inyectar resúmenes generados por IA de lo que el agente está haciendo en cualquier momento para mostrar al usuario.
2. Los agentes se desempeñan bien en Python, pero en otros idiomas prefieren implementar nuevas integraciones de Python en lugar del idioma nativo del repositorio.
Para esto, las evaluaciones comenzarán a incluir evaluaciones Polyglot de otros idiomas, comenzando con JavaScript y Rust.
3. El acceso web puede mejorar significativamente el rendimiento del agente.
Esto ya se sabía, pero basándonos en los tipos de preguntas que los usuarios están haciendo, vamos a priorizar el lanzamiento del acceso web.
Haremos un AMA más adelante en la semana con más conclusiones, actualizaciones que vienen y un cronograma de lanzamiento más amplio.
Estén atentos 👀
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