|
Codex vs Fable: Which AI Agent Picked the Better Problem?
AI News & Strategy Daily | Nate B Jones
Videoen sammenligner to AI-agenter, Codex og Fable, i en opgave, hvor de begge fik frie tøjler til selv at identificere og vælge et problem iværtens forretningsproces ved at gennemgå Slack-beskeder og lokale filer. Codex klarede opgaven effektivt og uden problemer, men valgte et relativt kedeligt og snævert problem – nemlig at forbedre overdragelsespakken til scripting – mens Fable, trods besværlige tilladelsesdialoger, identificerede et langt mere strategisk og værdifuldt problem: at hjælpe med at forfine og pre-pipeline idéer til historiefortælling. Konklusionen er, at Fable viste bedre strategisk forståelse og valgte et mere impactfuldt problem, mens Codex er mere driftssikkert men har en tendens til at begrænse sig selv. Værten bruger resultatet til at introducere en genbrugelig færdighed, der hjælper brugere med at lade AI-agenter selv opdage og løse automatiseringsmuligheder i deres arbejdsprocesser.
|
|
Build Your AI Marketing Agent that Works on Any AI
Grace Leung
Videoen forklarer, hvordan man opbygger et bærbart AI-marketingagent-arbejdsområde, der kan bruges på tværs af forskellige AI-platforme som Claude Code og OpenAI Codex, så man ikke er låst fast til én leverandør. Arbejdsområdet består af fem kernekomponenter: kontekst/viden, instruktioner, agentfærdigheder, underagenter og værktøjer – hvor kontekst og viden er fuldt bærbare, mens instruktioner og færdigheder kræver en mindre oversættelse mellem platforme. Grace Leung demonstrerer praktisk, hvordan man opretter agenter (f.eks. en dataanalytiker og en vækstspecialist), installerer færdigheder som indholdsresearch og landingssiderevision, og migrerer hele opsætningen frem og tilbage mellem Claude Code og Codex ved hjælp af dedikerede migreringsfærdigheder. Pointen er, at ved at bygge et solidt agentfundament med brandkontekst og genanvendelige færdigheder slipper man for at genopbygge alt forfra, hver gang en ny og bedre AI-model dukker op.
|
|
How I Use Claude AI Agents for Passive Income (Full Trading Bot Guide)
Dominic Parker
Videoen præsenterer en trin-for-trin guide til opsætning af en AI-drevet kryptovaluta-handelsbot bygget med Claude AI og Claude Code, som ikke kræver erfaring som udvikler eller professionel trader. Botten overvåger decentraliserede børser for handelsmuligheder og reagerer automatisk, når betingelserne er opfyldt – noget der er vigtigt, da muligheder kan opstå og forsvinde på få sekunder. Værten demonstrerer hele processen fra kodeindsættelse og wallet-forbindelse til finansiering af agenten med to Ethereum og aktivering af botten, hvis resultater efter én dag beskrives som "opmuntrende". Videoen afsluttes med en ansvarsfraskrivelse om, at indholdet er udelukkende vejledende og ikke udgør finansiel rådgivning.
|
|
cognee 1.0: Self-improving memory for agents
cognee
Cognee 1.0 is presented as an open-source memory platform for AI agents, claiming to handle 100-billion-token context windows with over 79% accuracy at 7x lower cost than leading models. Unlike standard vector-based retrieval used by Claude or ChatGPT, Cognee uses a dynamic graph memory system that understands relationships between data points, tracks updates over time, and can autonomously resolve conflicting information by retracing decision chains. A demo scenario illustrates how Cognee outperforms a standard Claude session by correctly identifying a prospect's switch from Windows to macOS and leveraging patterns from a previously closed deal. The platform is described as built by neuroscience researchers from Brown and Berkeley universities and already used by over 100 companies.
|
|
What Happens to Agentic AI When the Subsidies End?
Stefan Mischook
Stefan Mischook besvarer et seersspørgsmål om, hvorvidt agentic AI vil blive for dyr, når de nuværende subsidier ophører. Han argumenterer for, at dette ikke vil blive et problem af tre grunde: modellerne selv bliver løbende mere effektive i deres tokenbrug, folk vil i stigende grad bruge lokale open source-modeller til det tunge arbejde (noget han mener Apple allerede satser på med deres Apple Silicon-strategi), og hardwarepriser falder historisk set altid over tid. Han understreger, at teknologi generelt er deflationær, og sammenligner med eksempler som 50-tommer plasma-tv'er, der faldt fra 15.000 til 2.500 dollars, og konkluderer, at brugen af agentic AI i sidste ende vil blive meget billig.
|
|
AI Agents Explained - What Is an AI Agent and how to build one? (Real Examples, Not Hype)
Tech With Tim
Videoen forklarer præcist, hvad en AI-agent er: en sprogmodel (LLM), der kan bruge værktøjer og kører i en løkke, indtil et mål er nået – i modsætning til en almindelig chatbot, der kun svarer på ét spørgsmål ad gangen. Værktøjskald fungerer ved, at modellen genererer struktureret tekst, som den omkringliggende kode fortolker og udfører, og resultatet sendes tilbage til modellen, der fortsætter processen. Kontekstvinduet fungerer som agentens korttidshukommelse og indeholder instruktioner, samtalehistorik og værktøjsresultater, mens vektordatabaser og RAG (Retrieval Augmented Generation) bruges til langtidshukommelse. Videoen lover desuden at vise, hvordan man bygger den samme agent på fire forskellige måder – fra no-code til ren Python.
|
|
The best AI agents need more humans than you think
LangChain
I dette interview fra LangChain's "Max Agency" podcast taler vært med Eno Reyes, medstifter og CTO for Factory, om konceptet "softwarefabrikker" – systemer der automatiserer hele processen fra signal (f.eks. fejlrapporter eller kundeklager) til implementeret kode. Reyes forklarer, at mennesker fortsat er essentielle i denne proces, bl.a. illustreret ved ingeniøren Alvin, der bruger sin tid på at udvikle lint- og typekontrolregler for at forhindre AI-agenter i at begå stadig mere komplekse fejl. Han argumenterer desuden for, at fremtidens ingeniørroller vil splittes i to: produktingeniører og infrastruktur-/performanceingeniører, og at produktrollen ikke forsvinder, men snarere fusioneres med mere teknisk ansvar i en ny "produktejer"-rolle.
|
|
This Completely Changes the Way We Build Production AI Agents (Vercel Eve)
Cole Medin
Vercel har udgivet et nyt open source AI-agentframework kaldet Eve, der beskrives som "file system first" – hvilket betyder, at en hel AI-agent er struktureret som en enkelt mappe med undermapper til færdigheder, instruktioner, MCP-servere, underagenter og tidsplaner. Det særlige ved Eve er, at det kombinerer den enkelhed og fleksibilitet, der normalt ses i personlige filsystembaserede agenter, med produktionsklassens pålidelighed, herunder holdbare sessioner med checkpointing, isoleret sandboxing til kodeudførelse, menneske-i-løkken-godkendelse og evals som deployment gate. Et kompileringstrin sørger automatisk for at samle alle mappekomponenter til ét manifest uden manuelle imports, og Vercel-infrastrukturen håndterer skalering til millioner af brugere. Værten fremhæver Eve som en potentiel ny standard for, hvordan filsystembaserede agenter struktureres – på linje med MCP og andre industristandarder – og påpeger, at det open source-aspektet gør det muligt for branchen at bygge videre på hinanden.
|
|
How to Create 24/7 AI Voice Agent with Claude Code (AI Call Assistant)
AI Master
Videoen viser, hvordan man på cirka 20 minutter bygger en 24/7 AI-stemmeagent ved hjælp af Claude Code og Telnyx-platformen. Værten demonstrerer live, hvordan man med blot to terminalkommandoer og en enkelt tekstprompt kan oprette en fungerende bookingagent med et rigtigt telefonnummer, der automatisk besvarer opkald, indsamler oplysninger og bekræfter aftaler. Videoen argumenterer for Telnyx' "single stack"-arkitektur frem for en fragmenteret "Franken-stak" med separate udbydere for STT, TTS, LLM og telefoni, da sidstnævnte giver høj latenstid og dårlig fejlfinding. Derudover præsenteres fire ekstra agentskabeloner – bl.a. til gendannelse af ubesvarede opkald og kvalificering af kundeemner – som er tilgængelige i et GitHub-repo.
|
|
What is an Agentic Harness?
Google Cloud Tech
En "agentic harness" (agentsele) 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 – selen er altså det, der giver LLM'en adgang til eksterne værktøjer, styrer løkken og evaluerer, om opgaven er fuldført. Selen er adskilt fra brugergrænsefladen, så den samme agent-ledning kan drive alt fra chatapps til fuldt autonome agenter uden nogen brugergrænseflade overhovedet.
|
|
Agent AI System Design Explained in 27 Minutes
Aishwarya Srinivasan
This video provides a comprehensive system design overview of production-grade agentic AI systems from a builder's perspective. The presenter covers the core building blocks: model routing (using cheaper models for simple tasks and stronger models only for complex reasoning), tool design (with strict input/output contracts, permissions, and separation of read vs. write tools), and memory/state management (choosing appropriate storage like Redis, Postgres, or vector DBs based on access patterns rather than defaulting to a vector database for everything). The video also addresses orchestration (using graph-based or state-machine approaches with explicit control flow rather than full autonomy), trace-level evaluation (assessing each step of the agent's trajectory, not just the final output), and production principles including approval gates for high-risk actions, cost/latency optimization through model routing and caching, RAG/context design, and observability/security practices such as logging every step, isolating untrusted content, masking PII, and applying least-privilege permissions to tools.
|
|
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-response tools) and AI agents (autonomous systems that diagnose, plan, act, and self-assess in a loop), arguing that agents can take over entire workflows rather than just answering questions. He introduces two frameworks: the "Rule of R" (Repetitive, Rules-based, Return on time) to evaluate whether a task is worth automating, and the "AGENT" acronym (Aim for a specific outcome, Give it an identity, Equip it with context and tools, Narrow the scope, Trust it in stages) as a step-by-step guide to building your first agent. Using an inbox-management agent as a running example, he walks through creating identity files (soul, identity, and user files), capturing processes by reverse-engineering historical data, and organizing specialized sub-agents under a manager agent rather than overloading a single agent. He closes by advising a gradual trust-building approach—starting with supervised drafts before granting full autonomy—and noting that choosing the right AI model tier (e.g., Haiku for simple tasks, Opus/Claude for complex orchestration) can dramatically reduce operating costs.
|
|
She Staffed Her Profitable Startup With AI Agents | Claire Vo, ChatPRD
Solo Founders
Claire Vo, former CPTO at Color Health and LaunchDarkly, built ChatPRD — an AI-powered product management tool — as a solo bootstrapped founder while still working full-time executive jobs, eventually going full-time on it about a year before this interview. She deliberately avoided venture capital and instead staffed her company with a "constellation" of nine AI agents (marketing, sales, support, EA, etc.), allowing her to run a profitable, cash-flowing business entirely alone. Vo attributes her success to two decades of product leadership expertise and an existing audience/network, and cautions that her bootstrapped model isn't easily replicable without that kind of accumulated capital — professional, financial, and social. She argues that in an AI-saturated world, the remaining human edge is "rizz" — the ability to inspire and move other people — alongside genuine domain expertise baked into the product itself.
|
|
How much autonomy do you give autonomous agents? ft. John B., Divya M., Manuel P. & Jennifer R.
LeadDev
Dette er en paneldiskussion fra LeadDev i samarbejde med Octopus Deploy, hvor vært Jennifer Egan og tre paneldeltagere – Divya Mohan (SUSE/Kubernetes), Manuel Pais (medforfatter til "Team Topologies") og John fra Octopus Deploy – diskuterer autonome AI-agenter i softwareudvikling. Panelet definerer autonome agenter som AI-drevne systemer, der opererer nogenlunde uafhængigt inden for fastsatte regler og begrænsninger, typisk via store sprogmodeller fra eksempelvis Anthropic, Google eller Microsoft. En central diskussion drejer sig om, hvad autonomi egentlig betyder i denne kontekst – og om der er en vigtig forskel mellem autonomi, automatisering og anarki, samt hvilken rolle ansvarlighed spiller, når man giver AI-agenter mere selvstændighed. Panelet berører også praktiske observationer, såsom at AI-genererede pull requests i open source-projekter stiger i antal og langsomt forbedres i kvalitet.
|