Your agents lack context: Here's how to fix "You're absolutely right!" — Brandon Waselnuk, Unblocked
Brandon Waselnuk från Unblocked visar att AI-agenter ofta saknar kontextförståelse om organisationen, vilket leder till slöseri med beräkningskraft och långsamma processer.
Han demonstrerar att samma prompt utan kontextmotor förbrukade 21 miljoner tokens och tog två timmar längre än med en kontextmotor som bara använde 10,8 miljoner tokens. Problemet växer när team skalas upp från enkel kodkomplettering till parallella agenter — agenter börjar göra fel, letar igenom information ineffektivt och kräver många granskningsrundor. Waselnuk argumenterar att bara att ge agenter tillgång till information räcker inte; de behöver en riktig kontextmotor som kan lösa konflikter, förstå vad som är relevant för just denna teammedlem, och upprätthålla behörigheter.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer att läsa
Building advertising for the way people use AI
OpenAI för 2 tim sedan
Server-Side Code Execution Tools for AI Agents, Compared
OpenRouter för 12 tim sedan
v0.40.0
Ollama för 12 tim sedan
Google froze its open source bug bounty program due to a ‘significant rise’ in AI submissions
TechCrunch AI för 16 tim sedan