Ось до чого тут рухається MCP:
DeepAgent може автоматично виявляти та запам'ятовувати сервери MCP для виконання завдань.
Ось як це працює:
• Ви даєте DeepAgent завдання
• DeepAgent усвідомлює, що йому потрібен інструмент
• Він шукає в Інтернеті сервер MCP, який міг би допомогти
• Якщо він знаходить один, він підключається до нього
• Якщо йому потрібна авторизація, він запитує у вас облікові дані
Але на цьому все не закінчується:
Щоразу, коли DeepAgent виявляє новий сервер MCP, він дізнається, що цей сервер може робити, і не забуває використати його наступного разу!
Подумайте про це на секунду:
Це універсальний агент, який може будувати робочі процеси за допомогою доступних онлайн-сервісів, не вимагаючи ручного втручання.
Ми живемо майбутнім.
Це мій канал на YouTube. Я використовую його ексклюзивно для того, щоб говорити про AI/ML/Engineering.
Сесію про будівельних агентів я опублікую пізніше сьогодні.
Підпишіться, якщо не хочете його пропустити.
Цієї п'ятниці я поділюся своїм екраном, щоб допомогти вам зрозуміти, як ви можете створити свій перший агент штучного інтелекту за допомогою ADK від Google.
Я зроблю це о 10 ранку за східним часом.
Це безкоштовна програма Google Meet, до якої може приєднатися будь-хто.
Я сподіваюся, що сеанс триватиме близько 1 години, але я знаю, що він триватиме 2-3 години, як це завжди буває.
Ось план:
1. Я підтягну свій Visual Studio Code
2. Я покажу вам, як побудувати пайплайн для обробки купи файлів і вбудовування їх у локальне векторне сховище.
3. Потім я покажу вам, як створити простий агент RAG за допомогою ADK від Google.
4. Нарешті, ми побудуємо ще один пайплайн, який використовує агента для відповідей на запитання.
Якщо ви хочете приєднатися, ви можете скористатися посиланням Google Meet нижче.