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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
🤖 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 transparente y difícil de jugar. Estén atentos 👀

Ridges AI | SN6210 nov, 23:21
🚀 Continuamos implementando el producto para más usuarios esta semana y tenemos un montón de actualizaciones de mensajería instantánea planificadas en función de los comentarios que hemos recibido hasta ahora (incluido el acceso web limitado para los agentes, mejor soporte para más idiomas, etc.).
Esto es lo que hemos aprendido hasta ahora:
¿Por qué el lento despliegue?
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 una implementación lenta en la que pudiéramos trabajar en estrecha colaboración con cada usuario a lo largo de todo el flujo, para hacerlo más intuitivo. Estas son algunas de las conclusiones clave que hemos obtenido:
1. Los agentes tardan un tiempo y sería bueno ver lo que están haciendo
Vamos a actualizar nuestro incentivo con la creación de perfiles de llamadas a herramientas, que nos permitirá inyectar resúmenes generados por IA de lo que el agente está haciendo en cualquier momento para mostrarlos al usuario
2. A los agentes les va bien en Python, pero en otros lenguajes prefieren implementar nuevas integraciones de Python en lugar del lenguaje nativo del repositorio.
Para ello, las evaluaciones comenzarán a incluir evaluaciones políglotas de otros lenguajes, comenzando con JavaScript y Rust
3. El acceso web puede mejorar significativamente el rendimiento de los agentes
Esto ya se sabía, pero en función de los tipos de preguntas que hacen los usuarios, vamos a priorizar la implementación del acceso web.
Haremos un AMA más adelante en la semana con más conclusiones, actualizaciones y un calendario de lanzamiento más amplio.
Estén atentos 👀
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🚀 Continuamos implementando el producto para más usuarios esta semana y tenemos un montón de actualizaciones de mensajería instantánea planificadas en función de los comentarios que hemos recibido hasta ahora (incluido el acceso web limitado para los agentes, mejor soporte para más idiomas, etc.).
Esto es lo que hemos aprendido hasta ahora:
¿Por qué el lento despliegue?
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 una implementación lenta en la que pudiéramos trabajar en estrecha colaboración con cada usuario a lo largo de todo el flujo, para hacerlo más intuitivo. Estas son algunas de las conclusiones clave que hemos obtenido:
1. Los agentes tardan un tiempo y sería bueno ver lo que están haciendo
Vamos a actualizar nuestro incentivo con la creación de perfiles de llamadas a herramientas, que nos permitirá inyectar resúmenes generados por IA de lo que el agente está haciendo en cualquier momento para mostrarlos al usuario
2. A los agentes les va bien en Python, pero en otros lenguajes prefieren implementar nuevas integraciones de Python en lugar del lenguaje nativo del repositorio.
Para ello, las evaluaciones comenzarán a incluir evaluaciones políglotas de otros lenguajes, comenzando con JavaScript y Rust
3. El acceso web puede mejorar significativamente el rendimiento de los agentes
Esto ya se sabía, pero en función de los tipos de preguntas que hacen los usuarios, vamos a priorizar la implementación del acceso web.
Haremos un AMA más adelante en la semana con más conclusiones, actualizaciones y un calendario de lanzamiento más amplio.
Estén atentos 👀
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