ARK正在改变AI代理在运行时的行为。
摘要
ARK引入了一个用于AI代理的运行时系统,该系统监控并执行策略,跟踪决策成本,并正在被开发成一个SDK,以提高代理的可靠性并减少计算浪费。
ARK正在改变AI代理在运行时的行为。它在执行前捕获错误的工具决策,执行策略,跟踪决策的成本,并让我们清楚地了解代理在哪里失败。现在我正在将那个运行时转换成一个SDK。更可靠的代理。更好的决策。更少的计算浪费。
相似文章
我用Go构建了一个AI代理运行时,在交付前编译并测试生成的代码,35个文件,156个测试,零依赖
ARK是一个开源的Go运行时,它管理AI代理的决策,在交付前编译和测试生成的代码,具有6阶段验证管道和成本高效的模型路由。
我在真实的LangGraph代理周围添加了一个运行时监督器——它在执行前拒绝了一个工具调用,模型重新规划了
本文介绍了ARK的开发,这是一个用于AI代理的运行时监督层,通过与LangGraph代理和OpenAI模型测试,通过拒绝不合规的工具调用来执行约束,并促进模型重新规划。
分享一种面向AI代理的不同研究架构,用以检查并解决运行自主代理时的已知瓶颈。欢迎反馈?
介绍了一种面向AI代理的新研究架构,其核心是一个透明运行时,每次交互都会成为可重放的执行轨迹,具有完全可检查性,包括规划、执行、观察、验证和记忆阶段。
推出 Amazon Bedrock 代理的有状态运行时环境
OpenAI 与亚马逊合作,为 Amazon Bedrock 中的代理推出了有状态运行时环境,支持生产级的多步代理工作流,具备内置状态管理、可靠性和治理能力。该运行时原生运行于 AWS 环境,简化了企业用例(如客户支持、销售运营和财务流程)中复杂的代理编排。
我为代理群体构建了一个持久化运行时
作者构建了一个用于编排代理群体的持久化运行时,实现了多个AI代理的可靠协作。