를 실행합니다
예측 불가능 성 : 에이전트의 고유 한 유연성과 창의성은 예측하기 어렵게 만들고 디버깅 노력을 방해합니다. 복잡성 :
각 실행에서 수많은 단계와 광범위한 로깅은 개발자를 빠르게 압도 할 수 있습니다. 사소한, 자체 조정 오류 : 많은 오류가 중요하지 않으며, 에이전트가 자체적으로 분해되지만 여전히 추적을 복잡하게합니다.
.에이전트 로그의 중요성은 를 실행합니다
-
디버깅 :
- 오류의 근본 원인을 식별합니다 모니터링 : 생산 환경의 추적 에이전트 성능 개선 : 반복 문제 식별 및 에이전트 설계 개선
- openTelemetry : 효율적인 로깅을위한 솔루션 OpenTelemetry는 소프트웨어 활동을 자동으로 로그화하는 도구를 제공하는 계측 표준입니다. 이러한 맥락에서, 그것은 에이전트의 로깅을 간소화합니다. OpenTeLemetry의 작동 방식 :
-
계측 코드는 에이전트에 추가되어 기능을 변경하지 않고 이벤트를 녹음합니다. <em em> OpenTelemetry는 에이전트 실행 중 단계, 오류 및 기타 세부 사항을 자동으로 로그인합니다. <are>이 로그는 검토를 위해 플랫폼 (대시 보드 또는 모니터링 도구)으로 전송됩니다. </are></em>
OpenTelemetry를 사용하는 이점 :
사용 편의성 : 수동 로깅이 필요하지 않습니다 표준화 : 다양한 도구 및 플랫폼에서 작동합니다 명확성 :
는 쉽게 분석하기 위해 구조화되고 구성된 로그를 제공합니다smolagents와 함께 OpenTelemetry 구현
!pip install smolagents arize-phoenix opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp openinference-instrumentation-smolagents2. 필요한 모듈 가져 오기 :
3. OpenTeLemetr 추적을 구성하십시오 :
4. 기기 smolagents :
from opentelemetry import trace from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor from openinference.instrumentation.smolagents import SmolagentsInstrumentor from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter, SimpleSpanProcessor5. 에이전트를 실행하십시오 (예) :
endpoint = "http://0.0.0.0:6006/v1/traces" trace_provider = TracerProvider() trace_provider.add_span_processor(SimpleSpanProcessor(OTLPSpanExporter(endpoint)))
openTelemetry는 복잡한 AI 에이전트 실행의 디버깅 및 모니터링을 크게 단순화합니다. 구조화되고 자동화 된 로깅 메커니즘을 제공함으로써 개발 프로세스를 향상시켜보다 강력하고 신뢰할 수있는 에이전트로 이어집니다. 에이전트 AI 개척자 프로그램을 탐색하여 AI 요원에 대한 이해를 더욱 향상시킵니다.
위 내용은 Smolagents는 에이전트 실행을 검사하기 위해 OpenTelemetry를 채택했습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

법률 기술 혁명은 법률 전문가가 AI 솔루션을 적극적으로 수용하도록 추진력을 얻고 있습니다. 수동 저항은 더 이상 경쟁력을 유지하려는 사람들에게는 실행 가능한 옵션이 아닙니다. 기술 채택이 중요한 이유는 무엇입니까? 법률 전문가

많은 사람들은 AI와의 상호 작용이 익명이며 인간의 의사 소통과는 대조적이라고 가정합니다. 그러나 AI는 모든 채팅 중에 사용자를 적극적으로 프로파일 링합니다. 모든 프롬프트, 모든 단어는 분석 및 분류됩니다. AI Revo 의이 중요한 측면을 살펴 보겠습니다

성공적인 인공 지능 전략은 강력한 기업 문화 지원과 분리 될 수 없습니다. Peter Drucker가 말했듯이 비즈니스 운영은 사람들에게 달려 있으며 인공 지능의 성공도 마찬가지입니다. 인공 지능을 적극적으로 수용하는 조직의 경우 AI에 적응하는 기업 문화를 구축하는 것이 중요하며 AI 전략의 성공 또는 실패조차 결정합니다. West Monroe는 최근에 번성하는 AI 친화적 인 기업 문화를 구축하기위한 실용적인 가이드를 발표했으며 다음은 다음과 같습니다. 1. AI의 성공 모델을 명확하게 설명하십시오. 우선, AI가 비즈니스를 강화할 수있는 방법에 대한 명확한 비전이 있어야합니다. 이상적인 AI 운영 문화는 인간과 AI 시스템 간의 작업 프로세스를 자연스럽게 통합 할 수 있습니다. AI는 특정 작업에 능숙하지만 인간은 창의성과 판단에 능숙합니다.

메타 업그레이드 AI 보조 응용 프로그램 및 웨어러블 AI의 시대가오고 있습니다! ChatGpt와 경쟁하도록 설계된이 앱은 텍스트, 음성 상호 작용, 이미지 생성 및 웹 검색과 같은 표준 AI 기능을 제공하지만 이제 지리적 위치 기능을 처음으로 추가했습니다. 이것은 메타 AI가 자신의 위치와 질문에 대답 할 때보고있는 내용을 알고 있음을 의미합니다. 귀하의 관심사, 위치, 프로필 및 활동 정보를 사용하여 이전에는 불가능한 최신 상황 정보를 제공합니다. 이 앱은 또한 실시간 번역을 지원하여 Ray-Ban 안경의 AI 경험을 완전히 바꾸고 유용성을 크게 향상 시켰습니다. 외국 영화에 대한 관세 부과는 미디어와 문화에 대한 권력의 알몸 운동입니다. 구현되면 AI 및 가상 프로덕션으로 가속됩니다.

인공 지능은 사이버 범죄 분야를 혁신하여 새로운 방어 기술을 배우도록 강요하고 있습니다. 사이버 범죄자들은 깊은 위조 및 지능형 사이버 공격과 같은 강력한 인공 지능 기술을 사용하여 전례없는 규모로 사기 및 파괴를 사용하고 있습니다. 글로벌 비즈니스의 87%가 지난해 AI 사이버 범죄를 목표로 한 것으로보고되었습니다. 그렇다면이 현명한 범죄의 물결의 희생자가되는 것을 어떻게 피할 수 있습니까? 개인 및 조직 차원에서 위험을 식별하고 보호 조치를 취하는 방법을 살펴 보겠습니다. 사이버 범죄자가 인공 지능을 사용하는 방법 기술이 발전함에 따라 범죄자들은 개인, 기업 및 정부를 공격 할 수있는 새로운 방법을 지속적으로 찾고 있습니다. 인공 지능의 광범위한 사용은 최신 측면 일 수 있지만 잠재적 인 피해는 전례가 없습니다. 특히 인공 지능

인공 지능 (AI)과 인간 지능 (NI) 사이의 복잡한 관계는 피드백 루프로 가장 잘 이해됩니다. 인간은 AI를 만들어 인간 활동에 의해 생성 된 데이터에 대해 인간 능력을 향상 시키거나 복제합니다. 이 ai

최첨단 AI 모델을 둘러싼 이해의 부족을 강조한 Anthropic의 최근 진술은 전문가들 사이에서 격렬한 논쟁을 불러 일으켰습니다. 이 불투명도는 진정한 기술 위기입니까, 아니면 단순히 더 많은 소프로가는 길에 일시적인 장애물입니까?

인도는 풍부한 언어 태피스트리를 가진 다양한 국가로 지역 간의 원활한 의사 소통을 지속적으로 도전합니다. 그러나 Sarvam의 Bulbul-V2


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DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는