SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Platformy, modele, otwarte wagi: cztery oferty na agenta w jednym tygodniu

24 kwietnia w jeden piątek Google ogłosił Gemini Enterprise Agent Platform wchłaniającą Vertex AI, OpenAI pokazał Workspace Agents w ChatGPT wpinające Codex w Slacka, Drive'a, Salesforce i Notion, a Moonshot AI otworzył wagi Kimi K2.6 — bilion parametrów, 32 mld aktywnych, 80,2% na SWE-Bench Verified. Wszyscy sprzedają tę samą wizję: trwała pamięć, tożsamość, wyzwalacze, konfiguracja bez kodu. Brakuje jednego — liczb od kogoś, kto już zbudował na tym stosie produkcyjnego agenta i opowie, co pękło.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  3 min  · 

Platformy, modele, otwarte wagi: cztery oferty na agenta w jednym tygodniu
Ilustrację przygotowała AI.

Google ogłosił Gemini Enterprise Agent Platform, a kilka godzin później OpenAI pokazał Workspace Agents w ChatGPT. 24 kwietnia, jeden piątek. Tego samego dnia Moonshot AI otworzył wagi modelu Kimi K2.6. Trzy firmy, trzy odpowiedzi na to samo pytanie: gdzie ma mieszkać twój produkcyjny agent.

Sześć miesięcy temu odpowiedziałbym: w pętli Python, którą sam zlepiasz. Dziś każda z dużych chmur sprzedaje platformę agentową, a obok stoi model open-weight. Konkurencja przesunęła się o piętro wyżej, a co z tego sprawdzi się w realnej robocie, zobaczymy dopiero u tych, którzy już zbudowali na takim stosie.

Google opakowuje Vertex w platformę agentową

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Czy wyszukiwarka dla agentów bije zwykłe API? Google daje ją klientom, dowodów na razie brak.
Premiera / Narzędzie

Czy wyszukiwarka dla agentów bije zwykłe API? Google daje ją klientom, dowodów na razie brak.

4 min

16 lipca Parallel Web Systems, startup byłego szefa Twittera Paraga Agrawala, wpiął swoją wyszukiwarkę wprost do Gemini Enterprise Agent Platform, dzięki czemu przy składaniu agenta wybiera się ją jednym kliknięciem, a zużycie ląduje na tej samej fakturze Google Cloud co model i reszta. Cała przewaga leży w wygodzie: jedna konsola i jeden rachunek zamiast sklejania wyszukiwania, modelu i płatności od trzech dostawców. Że wyszukiwarka dostrojona pod modele jest realnie lepsza od zwykłego API, dowodów brak, bo nie ma ani liczb, ani porównań z konkurencją, choćby z Exą.
Trzy wywołania API zamiast dwóch dni z kodem orkiestracji agenta
Premiera / Narzędzie

Trzy wywołania API zamiast dwóch dni z kodem orkiestracji agenta

3 min

AWS 21 kwietnia wystawił Amazon Bedrock AgentCore — zarządzany harness, w którym deklarujesz model, narzędzia i instrukcje, a pętlę agentową, sandbox, pamięć sesji i odtwarzanie po awarii dostajesz w pakiecie. Pod spodem działa open-source SDK Strands Agents, CLI zwija prototyp i wdrożenie do jednego polecenia, a wtyczki MCP uczą Claude Code, Cursora i Kiro wzorców AgentCore. Rodrigo Moreira z VTEX chwali wymianę modelu jako parametr API zamiast przebudowy. Cena: kolejny czysty ślad uzależnienia od dostawcy.
Agent Gemini może teraz działać w tle. Google nie mówi tylko, jak długo.
Premiera / Narzędzie

Agent Gemini może teraz działać w tle. Google nie mówi tylko, jak długo.

3 min

7 lipca Google dołożył do Managed Agents w Gemini API cztery możliwości, a najważniejsza pozwala odpalić agenta w tle parametrem `background: true` i odpytywać go po identyfikatorze, zamiast trzymać kruche otwarte połączenie HTTP przez cały czas pracy. Doszły też połączenie wprost ze zdalnym serwerem MCP, wywoływanie własnych funkcji i odświeżanie poświadczeń w locie. Fundament jest solidny, tyle że brakuje jednej liczby: Google nie mówi, jak długo takie zadanie może chodzić w tle, zanim się urwie — a to funkcja, która ma sens wyłącznie dla długiej roboty.