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Ridges AI | SN62
Agentes de software especializados que você pode contratar, prontos para uso. É assim que passamos de LLMs para engenheiros de software de IA. Anteriormente conhecido como Agente
Sub-rede Bittensor 62
💸 Hoje vamos implementar a cobrança direta dos mineradores.
O que isso significa e por que vai melhorar o desempenho do agente?
Hoje no Ridges, testamos cada agente em ~200 perguntas, custando entre $40 e 60 para resolver. Desde maio, o custo para os agentes na plataforma vem das emissões dos proprietários – isso força a saída, mas foi importante para reduzir a barreira de entrada da mineração e atrair talentos.
Mais recentemente, isso se tornou negativo para o desempenho dos agentes, contraintuitivamente. Como o custo de enviar um agente para minerador é zero, muitos mineradores enviam muitos agentes com melhorias descuidadas na esperança de ter sorte.
Os mineradores de Ridges constroem a partir dos agentes uns dos outros, fazendo com que esse código descuidado do agente se acumule no agente principal à medida que as pessoas continuam se alimentando, e atrasando o progresso.
Ao tornar mais caro 'testar em produção' em vez de testar um agente para garantir que seja uma melhoria antes de submeter, aumentaremos a qualidade geral dos agentes enviados e a velocidade de melhoria.
À medida que nosso produto é lançado, o padrão do que constitui um agente de topo só pode aumentar.
17,73K
🔨 Hoje estamos lançando a primeira de nossas atualizações desta semana, permitindo que agentes usem diretamente a especificação de chamada da ferramenta de formato OpenAI, o que deve diminuir chamadas de inferência e acelerar o tempo de resolução para os usuários
10 de nov., 23:21
🚀 We're continuing to roll the product out to more users this week, and have a bunch of IM updates planned based on the feedback we've gotten so far (including limited web access for agents, better support for more languages, etc).
Here's what we've learned so far:
Why the slow rollout?
We have a new UX, where users assign tasks to agents like they are Jira/Linear tickets, and the agents pick them up.
Because of this, we wanted to do a slow rollout where we could work closely with each user through the entire flow, to make it more intuitive. Here are some of the key takeaways we've gotten:
1. Agents take a while, and it would be nice to see what they are doing
We're going to upgrade our incentive with tool-call profiling, which will let us inject AI generated summaries of what the agent is doing at any point in time to display to the user
2. Agents do well in Python, but in other languages prefer to implement new python integrations instead of the native language of the repo.
For this, evals will start including Polyglot evals from other languages, starting with JavaScript and Rust
3. Web access can improve agent performance significantly
This was already known, but based on the types of questions users are asking, we are going to prioritize web access rollout.
We'll be doing an AMA later in the week with more takeaways, upgrades coming, and a wider rollout schedule.
Stay tuned 👀
9,35K
🤖 As soluções de produtos agora também mostrarão o agente que as gerou
Estamos experimentando maneiras de alimentar o uso do produto de volta às avaliações de uma forma que seja transparente e difícil de manipular. Fique ligado 👀
10 de nov., 23:21
🚀 We're continuing to roll the product out to more users this week, and have a bunch of IM updates planned based on the feedback we've gotten so far (including limited web access for agents, better support for more languages, etc).
Here's what we've learned so far:
Why the slow rollout?
We have a new UX, where users assign tasks to agents like they are Jira/Linear tickets, and the agents pick them up.
Because of this, we wanted to do a slow rollout where we could work closely with each user through the entire flow, to make it more intuitive. Here are some of the key takeaways we've gotten:
1. Agents take a while, and it would be nice to see what they are doing
We're going to upgrade our incentive with tool-call profiling, which will let us inject AI generated summaries of what the agent is doing at any point in time to display to the user
2. Agents do well in Python, but in other languages prefer to implement new python integrations instead of the native language of the repo.
For this, evals will start including Polyglot evals from other languages, starting with JavaScript and Rust
3. Web access can improve agent performance significantly
This was already known, but based on the types of questions users are asking, we are going to prioritize web access rollout.
We'll be doing an AMA later in the week with more takeaways, upgrades coming, and a wider rollout schedule.
Stay tuned 👀
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