AI Agenti: Zručnosti, RAG, MCP a Pamäť
AI agenti potrebujú viac než len tréningové dáta! Video od IBM Technology predstavuje štyri kľúčové techniky – zručnosti, MCP, RAG a pamäť – pre efektívne riešenie úloh a učenie sa zo skúseností. Získajte prehľad o tom, ako ich kombinovať.
Video od IBM Technology sa zaoberá tým, ako vybaviť AI agentov znalosťami potrebnými na riešenie úloh nad rámec ich tréningových dát. Martin Keen vysvetľuje štyri kľúčové techniky: zručnosti (skills), Model Context Protocol (MCP), Retrieval Augmented Generation (RAG) a pamäť (memory). Video sa zameriava na to, kedy použiť každú metódu, ako fungujú spoločne a akú rolu zohrávajú pri pomoci AI agentom pristupovať k informáciám, postupovať podľa pokynov a učiť sa zo skúseností. V tomto článku si prejdeme tieto koncepty a vysvetlíme ich slovensky.
Problém s chybou 500: Príklad z Praxe
Video začína prípadom webovej aplikácie, ktorá hlási chybu 500 (Internal Server Error). Cieľom AI agenta je túto chybu odstrániť. Na prvý pohľad by sa mohlo zdať logické zhromaždiť čo najviac kontextu – runbooky, dashboardy a históriu zákazníkov – a vložiť to do kontextového okna agenta. Avšak tento prístup môže byť neefektívny, pretože agent sa môže ľahko stratiť v množstve informácií alebo konať generalizovane bez ohľadu na špecifiká danej stránky.
