Mentionsy

I to uderzające, wiesz, jak bardzo przyzwyczailiśmy się traktować tę cyfrową rutynę jako takie zło konieczne.

I to jest idealne podsumowanie tego, dlatego dzisiaj się spotykamy w tej dogłębnej analizie w ramach Data Zen AI Podcast.

Naszą misją jest dzisiaj odczarowanie pojęcia agentów AI.

Bo używamy terminu Agent AI, ale przecież wiesz, automatyzacja i boty w przeglądarkach istnieją od jakichś kilkunastu lat.

Natomiast dzisiejsze agenty AI są, wiesz, raczej jak kierowca Ubera.

Z użyciem bibliotek Playwright i Langchain, o których czytaliśmy.

Ten long chain pozwala dużemu modelowi językowemu, takiemu jak GPT-4 czy Cloud, interpretować to, co Playwright wyciąga ze strony.

Tradycyjnie underwriter, czyli specjalista oceniający ryzyko, spędzał większość dnia tonąc w mailach.

I wdrożony tam agent AI potrafi przejąć to w całości.

Wszyscy dostawaliśmy ten spam, a analiza najnowszych agentów AI pokazuje coś zupełnie odwrotnego.

Na przykład ich konkurent, platforma Make, pozwala budować gigantyczne wizualne ścieżki logiczne, w które można wpleść modele takie jak Gemini czy OpenAI.

Jeden z raportów ujawnił, że aż 52% zbadanych rozszerzeń AI do Chrome masowo zbiera prywatne dane.

Agenty AI po prostu, wiesz, wyrzucą ich z pracy?

Agent AI kupującego łączy się z agentem sprzedawcy.

Dla wszystkich poszukujących konkretnych rozwiązań na stronie datazen.toppodcast.ai20 znajduje się artykuł ze wszystkimi linkami od Composite'a po n8n.

Warto tam zostawić serduszko i zasubskrybować Data Zen AI Podcast w swojej ulubionej aplikacji.