A
A

UMA

Az információáramlás soha nem volt olyan gyors, mint ma.
Nap mint nap rengeteg hasznos videós tartalom jelenik meg
a YouTube-on, ahol milliónyi órányi anyag várja a nézőket.
De mit tehetünk, ha nincs időnk végignézni a hosszú videókat,
mégis szeretnénk gyorsan megérteni a lényeget?

Itt lép be a képbe UMA, az Univerzális Média Asszisztens, egy innovatív megoldás, amely hiteles YouTube-videókat alakít át jól áttekinthető, szöveges összefoglalókká. Az UMA célja, hogy tömören, érthetően és pontosan bemutassa a videók tartalmát, így segítve a felhasználókat abban, hogy könnyen kiválaszthassák a számukra érdekes és hasznos tartalmakat. Ezek az összefoglalók gyors tájékozódási pontokat nyújtanak, és segítik a videók közötti hatékony navigálást.

  • Angol
  • Magyar
  • 39 perc
David Ondrej

AI agentek építése kezdőknek MCPS és NA10 segítségével

David Andre lépésről lépésre bemutatja, hogyan építhetsz és telepíthetsz mesterséges intelligencia alapú agenteket MCPS és NA10 segítségével, könnyen érthetően, akár kezdők számára is.

A videóban David Andre bemutatja, hogyan építhetsz mesterséges intelligencia alapú agenteket szinte bármilyen feladatra, még akkor is, ha teljesen kezdő vagy. Kiemeli két gyorsan fejlődő technológia, az MCPS (Modular Conversational Programming System) és az NA10 ötvözésének előnyeit, hangsúlyozva, hogy ezek együttesen forradalmasíthatják az AI stratégiai alkalmazását.

A folyamat során külön figyelmet fordít az NA10 rendszer újdonságaira, amely lehetővé teszi az MCPS-eszközök közvetlen futtatását is. Bemutatja a legfontosabb lépéseket az agentek létrehozásától egészen a szerveren való telepítésig és üzemeltetésig. Felhívja a figyelmet arra is, hogy az AI agentek nem megfelelő telepítése az egyik leggyakoribb hiba, hiszen ha nem futnak folyamatosan, akkor valójában nem tudnak időt spórolni.

A videóban részletes, gyakorlati példákon keresztül ismerteti, hogyan kapcsolhatod össze az NA10 workflow-kat különböző AI agentekkel az MCPS protokollon keresztül, és hogyan alkalmazhatod őket valós problémák, például a Google Sheets automatizálása vagy az e-mailek feldolgozása megoldására.

Az előadó hangsúlyozza, hogy az új technológiák összekapcsolásával nemcsak AI agentek hozhatók létre, hanem bármilyen eszköz integrálható a rendszerbe. Emellett kitér arra is, hogy a hibaelhárítás, a konfigurációs beállítások és az API-kulcsok kezelése sokkal egyszerűbb, mint elsőre gondolnánk.

A fő kérdések között szerepel, hogyan építhetünk és telepíthetünk autonóm AI agenteket ténylegesen hasznos munkafolyamatokra, miként integráljuk a különböző rendszereket, hogyan kezeljük a hibákat, valamint hogyan tervezhetjük meg az AI agentek skálázását és delegálási struktúráját a hatékonyság maximalizálása érdekében.