Erittäin innoissani voidessani julkaista @RunLLM v2:n tänään! 😎🎉 Kun aloimme rakentaa asiantuntijajärjestelmiä monimutkaisille tuotteille 2 vuotta sitten, meillä ei ollut aavistustakaan, että siitä tulisi tekoälyn tukiinsinööri. Aloitimme keskittymällä toimittamaan mahdollisimman laadukkaita vastauksia, ja se ansaitsi meille Databricksin, Sourcegraphin, Monte Carlo Datan ja Corelightin tiimien luottamuksen. Mutta laadukkaat vastaukset ovat vain yksi osa hyvää tekoälytukiinsinööriä. Edellisen lanseerauksen jälkeen olemme rakentaneet RunLLM:n uudelleen alusta alkaen, ottaneet käyttöön uuden agenttisuunnittelun, suunnitelleet käyttöliittymämme uudelleen ja antaneet asiakkaillemme hienojakoisen hallinnan agenttien työnkulkuihin. Tänään keskitymme uusiin agenttiominaisuuksiin, koska on vuosi 2025 ja sinulla on oltava agentteja. 😉 Vitsit sikseen, alla olevassa postauksessa kerrotaan yksityiskohtaisesti, kuinka olemme ajatelleet uudelleen RunLLM:n ydinpäättelyprosessia, miten näytämme työmme ja mitä olemme rakentaneet loki- ja telemetria-analyysin tekemiseen. Tsekkaa se! 👇
360B62
360B6229.7.2025
We’re excited to introduce RunLLM v2 today! 🎉 RunLLM v2 is rebuild of the product from the ground up focused on delivering the most powerful and flexible platform for enterprise support teams. Read the RunLLM v2 launch blog post: 👉 Today’s launch includes: 🤖 A new agentic planner with fine-grained reasoning and tool use support ✨ A redesigned new UI that enables creating, managing, and inspecting multiple agents ⚙️ A Python SDK that allows you to exercise fine-grained control over support workflows We’ll be sharing more throughout the week, but today we’re focused on how RunLLM’s new agentic capabilities enable more precise answers and more effective debugging.
10,23K