Создание ИИ-агентов с использованием MCP и более 400 сертифицированных API — OpenAPI скачать в хорошем качестве

Создание ИИ-агентов с использованием MCP и более 400 сертифицированных API — OpenAPI

Попробуйте Openapi https://openapi.com/ Прекратите создавать чат-боты, которые просто говорят. Пришло время создавать агентов ИИ, которые действительно работают. В этом видео мы подробно рассмотрим революцию агентов ИИ и протокол контекста модели (MCP). Одна из самых больших проблем для разработчиков сегодня — это переход от «общения» к созданию систем, которые совершают конкретные действия без галлюцинаций. Секрет? Подключение ваших LLM к сертифицированным данным в реальном времени. Мы рассмотрим, как Openapi предоставляет идеальную инфраструктуру для этого, предлагая маркетплейс с более чем 400 API-продуктами — от данных о компаниях и недвижимости до информации о транспортных средствах и людях — все в одном централизованном центре. 🚀 Что мы рассматриваем: За пределами галлюцинаций: почему сертифицированные данные — единственный способ создать надежный ИИ. Маркетплейс Openapi: доступ к более чем 400 API без годовой платы и с моделью «оплата по мере использования». Подробное изучение MCP: Как протокол контекста модели позволяет ИИ автономно «читать» API. Опыт разработчиков: Использование официальных SDK (Rust, Go, Node.js, Python) для устранения «связующего кода». Реальные примеры использования: Как такие лидеры, как Tech Salary (Datapizza) и Blank (Crédit Agricole), используют эту экосистему. 🔗 Ресурсы и ссылки: Официальный сайт: https://openapi.com/ Консоль разработчика и документация: https://console.openapi.com/ GitHub (официальные SDK): https://github.com/openapi/ Подпишитесь на Openapi на YouTube:    / @openapi-com   🛠️ Разрабатывайте быстрее: Если вы интегрируете данные в ERP-системы, такие как Odoo, CRM-системы, такие как HubSpot, или создаете следующее поколение автономных агентов, Openapi предоставляет структурированные данные, необходимые для модернизации бизнес-процессов. 0:00 Трудные времена для разработчиков! - Введение Симоны Де Сантис 2:16 Текущая задача: переход от простого общения с ИИ к созданию агентов. Как избежать галлюцинаций LLM в сфере профессиональных услуг. 6:30 Уникальное решение для маркетплейса: уникальность заключается в централизованном хранении более 400 API-продуктов (компании, транспортные средства, недвижимость, люди) в одном месте. 9:55 Модель OpenAPI. Как она работает и как её использовать? 12:32 Роль технологии RAG: как структурированные API способствуют инновационным путям и модернизации бизнес-процессов 15:50 Подробный анализ MCP (Model Context Protocol): объяснение того, как этот стандарт позволяет ИИ автономно «читать» и понимать API 21:25 Реальные, ощутимые примеры использования: приведение в пример таких компаний, как Tech Salary (Datapizza) или Blank bank (Crédit Agricole), для демонстрации надежности 24:45 Интеграционная экосистема: доступность данных, уже имеющихся в ERP-системах, таких как Odoo, и CRM-системах, таких как HubSpot 26:20 Фокус на опыте разработчиков: важность наличия официальных SDK (Rust, Go, Node.js, PHP, Python), чтобы избежать написания «связующего кода» с нуля 30:15 Заключительное сообщение и что дальше