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Vikram は親しい友人であり、AI スタイルの製品にまったく正しい方法でアプローチしています。
モデルが長いコンテキストでより優れ、よりエージェント的になるにつれて、AI サポート エンジニアの進化を追うのは本当に興味深いことです。
退屈な問題のように聞こえることもありますが、それでも非常に難しいです。
2025年7月29日
本日@RunLLM v2 をリリースできることを非常に楽しみにしています。😎🎉
2年前に複雑な製品のエキスパートシステムを構築し始めたとき、AIサポートエンジニアになるとは思ってもいませんでした。私たちは、可能な限り最高品質の回答を提供することに重点を置くことから始め、Databricks、Sourcegraph、Monte Carlo Data、Corelight のチームから信頼を得ました。
しかし、質の高い回答は、優れた AI サポート エンジニアの一部にすぎません。
前回のローンチ以来、RunLLMをゼロから再構築し、新しいエージェントプランナーを導入し、UIを再設計し、エージェントワークフローをきめ細かく制御できるようにしました。
今日は、2025 年であり、エージェントが必要だからです。😉
冗談はさておき、以下の投稿では、RunLLM のコア推論プロセスをどのように再考したか、私たちの作品をどのように表示したか、ログとテレメトリの分析を行うために何を構築したかを詳細に概説しています。試してみて下さい！👇
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