Динамические карты агентов: как создать «самосознающих» агентов (RAPTOR + A2A) скачать в хорошем качестве

Динамические карты агентов: как создать «самосознающих» агентов (RAPTOR + A2A)

📽️ ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ (сначала посмотрите эти): • Введение в Raptor:    • RAPTOR - Advanced RAG with LangChain   • Протокол A2A:    • A2A (Agent-to-Agent Protocol) in 5 Min: Ho...   Код: https://github.com/Coding-Crashkurse/... Большинство агентов LLM в сети A2A полагаются на статическое описание, чтобы сообщать другим о своих возможностях. Но реальность не статична. Если ваш агент собирает новости, его знания меняются каждый час. В один момент он знает об акциях технологических компаний, в следующий — сообщает о кризисе. Если карта агента не обновляется, сеть отправляет вам неверные запросы. В этом видео мы создаём конвейер, который делает вашего агента «самосознающим». Мы используем RAPTOR (рекурсивную абстрактную обработку для древовидного поиска) для рекурсивного суммирования текущего состояния нашего векторного хранилища и передачи динамического описания в режиме реального времени в карточку агента. ⚠️ ВНИМАНИЕ: Это руководство ЭКСПЕРТНОГО УРОВНЯ. Вам необходимо знать протокол A2A и основные концепции RAPTOR. Если вам нужно наверстать упущенное, перейдите по ссылкам выше. ⏱️ Временные метки: 0:00 — Статические карточки агентов (A2A) 0:39 — Почему ваш агент должен знать «то, что он знает» 1:03 — Корневые сводки с RAPTOR 1:41 — Разбор кода (блокнот) 8:02 — Сервер A2A с корневым описанием сводки #LLM #AIAgents #RAPTOR #A2AProtocol #Python #AdvancedRAG