|
The Next Crypto Boom: How AI & Autonomous Agents Are Taking Over.
Silicon Minds
Videoen forklarer, hvordan autonome AI-agenter er ved at overtage kryptomarkedet ved at operere selvstændigt på blockchain uden menneskelig indblanding. I modsætning til traditionelle kryptobots, der følger fast if-then-logik, bruger AI-agenter probabilistisk ræsonnement, læser live markedsdata og tilpasser løbende deres strategi. Blockchain er afgørende for disse agenter, fordi det traditionelle finanssystem kræver menneskelig KYC og udelukker maskiner fra at betale for tjenester – noget krypto-wallets og smarte kontrakter løser. Som eksempel på den voksende adoption nævnes Olas-protokollen med 2 millioner autonome agent-til-agent-transaktioner og AIXBT, en markedsinformationsagent der selvstændigt opbyggede 445.000 følgere og en markedsværdi på over 100 millioner dollars.
|
|
What Happens to Agentic AI When the Subsidies End?
Stefan Mischook
Stefan Mischook besvarer et seerfølgespørgsmål om, hvad der sker med agentic AI, når de nuværende subsidier slutter. Han argumenterer for, at omkostningerne vil falde af tre årsager: modellerne vil blive mere tokeneffektive, folk vil i stigende grad bruge lokale open source-modeller (hvilket Apple allerede satser på med Apple Silicon), og hardware-priserne falder historisk set altid over tid. Som eksempel på teknologiens deflationære natur nævner han 50-tommer plasma-TV'er, der gik fra 15.000 til 2.500 dollars på få år, og konkluderer, at agentic AI-brug vil blive "super billig" i fremtiden.
|
|
Building the Agentic AI Platform for Hospitals
YC Root Access
Bunker Hill Health, founded by Nish Khandwalla, has announced a $55 million Series B led by Coastline Ventures, with participation from Y Combinator, Alfred Lin of Sequoia, Optum Ventures, and Felicis, to build an agentic AI platform for hospitals. The core problem they address is that health systems are eager to adopt AI tools but are blocked by years-long procurement, IT, and change management processes, making it impractical to onboard the many point solutions available. Bunker Hill's platform provides pre-built connectors to EHRs, imaging archives, ERPs, and other hospital systems, combined with LLM-based reasoning and automated action capabilities (SMS, fax, EHR messaging, patient outreach), so that individual innovators within a hospital can rapidly build and deploy AI use cases without going through full procurement cycles each time. The company grew out of the founders' firsthand frustration deploying a CT-based cardiac risk detection model at Stanford and Cleveland Clinic, where they discovered that the deployment and integration barriers were far greater than the technical challenges of building the AI itself.
|
|
AI Agents Explained - What Is an AI Agent and how to build one? (Real Examples, Not Hype)
Tech With Tim
Videoen forklarer på en klar og praktisk måde, hvad en AI-agent egentlig er: en sprogmodel (LLM), der kan bruge værktøjer og kører i en løkke, indtil den har fuldført en opgave. Forskellen på en chatbot og en agent er, at agenten kan udføre handlinger i den virkelige verden via værktøjskald og fortsætte autonomt trin for trin, frem for blot at besvare ét spørgsmål ad gangen. Videoen gennemgår de centrale byggesten – herunder LLM'en, kontekstvinduet, systemprompts, hukommelse og RAG (retrieval augmented generation) – og lover at vise, hvordan man bygger den samme agent på fire forskellige måder, fra ingen kode til ren Python.
|
|
AI Agents Code Their Own Harness Optimization
Discover AI
En ny artikel fra Allen Institute for AI og University of Washington (publiceret 14. juli 2026) sætter spørgsmålstegn ved, om den gængse metode til at evaluere AI-agent-harnesses er korrekt. Problemet er, at tidligere studier typisk bruger den samme benchmarkopgave til både at udvikle og evaluere selen, hvilket betyder at en høj score kan skyldes overtilpasning til benchmarken – ikke ægte generalisering. Eksperimenter med modeller som Claude og GPT viser, at automatisk harness-optimering ikke konsekvent overgår simple testtidsskaleringsmetoder og kun generalerer begrænset til nye opgaver. Videoens vært gennemgår harness-optimeringsløkken, forklarer hvad et harness er (systemprompt, værktøjer, hukommelse, middleware m.m.), og diskuterer, hvordan en intelligent måleragent kan ændre disse komponenter dynamisk – men understreger at benchmarking-problemet grundlæggende underminerer vores evne til at vurdere, om forbedringerne er reelle.
|
|
What is an Agentic Harness?
Google Cloud Tech
En agentisk sele er al den infrastruktur og programmering, der omgiver en stor sprogmodel (LLM) for at gøre den til en agent. En agent defineres som en LLM med værktøjer, der kører i en løkke for at nå et mål – hvor selen håndterer adgangen til værktøjer, styrer løkken og evaluerer, om opgaven er fuldført. Selen er dermed adskilt fra brugergrænsefladen, så den samme agentiske ledning kan drive alt fra chat-apps til fuldt autonome agenter uden brugerflade.
|
|
From Speech Recognition to Agentic AI: Inside AWS's Autonomous Agent Strategy | Anoop Deoras
@Scale
I dette interview fortæller Anoop Deoras, leder af Applied Science for AWS's Agentic AI-afdeling, om sin karrierevej fra talekodning og talegenkendelse til moderne AI-agenter. Han forklarer, hvordan feltet udviklede sig fra klassiske kaskadesystemer med separate akustiske og sprogmodeller til dagens end-to-end deep learning-modeller, og hvordan tokens løste problemet med åbent ordforråd. I sit nuværende arbejde hos AWS fokuserer han på at bygge kerneprimitiverne til agenter – herunder hukommelse, observerbarhed og evaluering – og peger på, at den næste store grænse er at gå fra reaktive agenter, der afventer brugerinstruktioner, til proaktive agenter, der selv forudser og handler på behov.
|
|
Agent AI System Design Explained in 27 Minutes
Aishwarya Srinivasan
This video provides a comprehensive system design overview of production-grade agentic AI systems, going beyond basic LLM concepts to cover the core architectural building blocks needed when building real agents. The presenter breaks down key components including model routing (using cheaper models for simple tasks and stronger models only for complex reasoning), tool design with strict input/output contracts and permission boundaries, and memory/state management (distinguishing workflow state, short-term context, and long-term knowledge retrieval across appropriate storage systems). The video also covers orchestration patterns (from deterministic pipelines to graph-based frameworks), trace-level evaluation (assessing each step in the agent trajectory rather than just the final answer), and critical production principles including approval gates for high-risk actions, cost and latency control, RAG/context design, and observability with comprehensive logging. A central theme is that reliability comes not from making the model perfect, but from designing the surrounding system—with structured outputs, validation, fallbacks, and security controls—so that model imperfections don't directly cause product failures.
|
|
You’re Not Behind (Yet): How to Build Your First AI Agent (Full Guide)
Dan Martell
Dan Martell explains the difference between AI chatbots (reactive, single-exchange tools) and AI agents (autonomous systems that diagnose, plan, act, and self-assess in a continuous loop), then walks through his "AGENT" framework for building one. The acronym covers: Aim for a specific outcome, Give it an identity (via soul, identity, and user files), Equip it with context and tools (including reverse-engineering your own past behavior as a playbook), Narrow its scope by using specialized sub-agents coordinated by a manager agent, and Trust it in stages—starting with supervised drafts before granting full autonomy. He uses an inbox-management agent named Amelia as a running example, and advises matching AI model power (e.g., Haiku vs. Sonnet vs. Opus) to task complexity to control costs.
|
|
How to build Autonomous AI Agent Loops...
Julian Goldie SEO
Videoen præsenterer et system kaldet "selvkontrolfabrikken", hvor AI-agenter kører i automatiske loops for at udføre og kvalitetssikre arbejde uden brugerindblanding. Konceptet bygger på, at én agent bygger et output, mens en separat agent bedømmer det på en skala fra 0-100, og loopet fortsætter, indtil en defineret kvalitetsscore er nået. Systemet løser det problem, at AI normalt er dårlig til at vurdere sit eget arbejde, ligesom man ikke kan korrekturlæse sin egen tekst, og at brugeren ellers selv ender som kvalitetskontrollør. Der præsenteres tre varianter: et simpelt to-agent loop, et Kanban-baseret team af agenter og en gruppechat-model, og alle systemer kan tilgås via AIProfitBoardRoom.com.
|
|
95% Of "AI Agents" Are Fake
Julia McCoy
Ifølge Julia McCoy er 95 % af de produkter, der sælges som "AI-agenter," i virkeligheden blot chatbots eller automatiseringsværktøjer med et nyt navn – et fænomen hun kalder "agent washing." Hun citerer tal fra Gartner, MIT og S&P Global, der viser, at over 40 % af agentiske AI-projekter forventes aflyst inden 2027, ikke fordi teknologien ikke virker, men fordi grundlæggere køber falske agenter uden at have den nødvendige infrastruktur på plads. McCoy anbefaler at stille leverandører det afslørende spørgsmål: "Vis mig en beslutning, din agent traf, som ikke var forhåndsgodkendt," og understreger, at man skal bygge i rækkefølgen data, indhold, CRM, workflow – og først derefter agenten. De grundlæggere, der stille og roligt opbygger disse systemer nu, vil ifølge hende stå stærkt, når fejlbølgen rammer i 2027.
|
|
Why I switched to Pi...
AI Jason
The video explains why the creator switched to the Piper (Pi) agent framework for building AI agent systems, highlighting its core design philosophy: the harness adapts to the user rather than the other way around. Unlike Claude Code or Codex, Pi ships as a minimal coding agent with only four basic tools but exposes an extensive extension system that lets users—or the agent itself—add new tools, hooks, UI elements, session management, and more on the fly, including features like dynamic workflows, MCP, sub-agents, and token-reduction preprocessing. The creator demonstrates how to build custom extensions in TypeScript (e.g., git context injection, clipboard tools, permission-gating with a small model) and explains Pi's five-package ecosystem (AI, agent, coding agent, TUI, and oct-reader), which can power both local and web-hosted agent products. Finally, he briefly showcases how he used the Pi coding agent SDK to build "Posture," a multi-agent system designed to launch and run a business, and points viewers to a free Claude Code playbook sponsored by HubSpot.
|
|
5 AI Myths & The Truth Behind Them: ML, Context, Agents & More
IBM Technology
Videoen gennemgår fem udbredte myter om AI og præsenterer nuancerede sandheder bag dem. Hallucinationer er reduceret markant i moderne frontier-modeller (til ca. 3%) takket være værktøjsbrug, afslagskalibrering og ræsonnementsmodeller, men er ikke elimineret. Det, der ligner "AI-tænkning" i ræsonnementsspor, er ikke en troværdig afspejling af modellens interne beregning, men snarere en post hoc-rationalisering. Derudover slår videoen fast, at inferensberegning nu er ved at overhale træningsomkostninger, at store kontekstvinduer kæmper med at forbinde information på tværs af mange tokens, og at AI-agenter lider under sammensatte fejl ved lange opgavekæder – og derfor stadig kræver menneskelig overvågning.
|