În cele din urmă, serverele MCP pot oferi acum experiențe bogate în interfața de utilizare! Serverele MCP din Claude/Cursor nu oferă încă nicio experiență UI, cum ar fi diagramele. Este doar text/JSON. mcp-ui vă permite să adăugați componente web interactive la ieșirea sa care pot fi redate de clientul MCP. 100% open-source!

5 niveluri de evoluție a agenților AI. În ultimii ani, am trecut de la simple LLM-uri → la sisteme Agentic cu drepturi depline cu raționament, memorie și utilizarea uneltelor. Iată o defalcare pas cu pas. 1) LLM-uri mici cu fereastră de context - Intrare: Text → LLM → Ieșire: Text - Chatbot-uri timpurii bazate pe transformatori. - A putut procesa doar bucăți mici de intrare (conversații scurte). - Când a apărut ChatGPT, avea o fereastră de context de doar 4k jetoane. 2) LLM-uri cu fereastră de context mare - Intrare: Text mare/Documente → LLM → Ieșire: Text -Modele precum Claude/ChatGPT actualizate pentru a gestiona mii de jetoane. -A permis analizarea documentelor mai mari și a conversațiilor mai lungi. 3) LLM + utilizarea uneltelor (era RAG) -Intrare: Text → LLM + Retrieval/Tool → Output: Text -Regenerarea-Augmented Generation a oferit acces la date proaspete + externe. -Instrumente precum API-urile de căutare, calculatoarele și bazele de date au crescut rezultatele LLM. 4) LLM multimodal + utilizare scule + memorie - Intrare: Text + Imagini + alte modalități → LLM + Instrument + Memorie → Ieșire: Multimodal - Agenții pot procesa mai multe tipuri de date (text, imagini, audio). - Memoria a introdus persistență între interacțiuni. 5) Agenți cu raționament și memorie - Intrare: Multimodal → LLM → Decizie → Ieșire: Multimodal - Echipat cu: → Memorie pe termen scurt, lung și episodică → Tool Calling (căutare, API-uri, acțiuni) → Raționament și luarea deciziilor bazate pe ReAct - În esență, aceasta este era AI Agent în care trăim astăzi. 👉 Va trece la tine: Cum crezi că va arăta următorul nivel de aici?

Temperatura în LLM-uri, explicată clar (cu cod):