|
Top 5 AI Agents You Need To Use for Your Local Business
Jake One Page
Videoen præsenterer fem AI-agenter, som lokale virksomhedsejere bør implementere for at automatisere tidskrævende opgaver og undgå at miste kunder i "huller" som ubesvarede henvendelser og forsømt tilstedeværelse på sociale medier. Agenterne bygges via platformen Base 44, som ikke kræver kodning, og de to første der beskrives er en "CEO-agent", der hver morgen sender en struktureret forretningsbriefing til Gmail baseret på data fra Google Sheets, og en "kundesupportagent", der automatisk besvarer gentagne kundehenvendelser modtaget via e-mail døgnet rundt. Formålet er at lade virksomhedsejere fungere som en meget større virksomhed uden at ansætte ekstra personale, ved at lade AI-agenter håndtere rutinearbejdet i baggrunden. Videoen promoverer desuden en gratis masterclass om AI-værktøjer og SaaS-applikationer.
|
|
Easiest way to install local LLM
The Next New Thing
Videoen viser, hvordan man nemt installerer og kører lokale AI-modeller gratis ved hjælp af det open source-projekt ODS (Osmotic) fra GitHub. Ved blot at kopiere og indsætte én enkelt kommando i terminalen (eller PowerShell på Windows) installeres automatisk et helt AI-økosystem, herunder Open Web UI, Hermes-agenter, billedgenerering og AI-drevet internetsøgning. Systemet registrerer automatisk computerens hardware og vælger en passende AI-model, så det fungerer på stort set alle maskiner – fra en billig Mac Mini til en ældre bærbar computer. På den måde slipper brugeren for at betale for AI-tokens og behøver ikke selv at rode med komplekse afhængigheder eller konfigurationer.
|
|
Build Your Own Coding Agent Like Pi (With 1 Prompt)
Owain Lewis
Videoen viser, hvordan man bygger sin egen kodningsagent fra bunden ved hjælp af én enkelt prompt. Værten præsenterer sit eget open source-projekt kaldet "Neo", skrevet i Golang, som fungerer som en kodningsagent der kan køre parallelle værktøjskald og understøtter enhver AI-sprogmodel via f.eks. Anthropic, OpenAI eller Open Router. Han forklarer, at alle kendte kodningsagenter som Claude Code og Codex i bund og grund fungerer på samme måde: en agent-løkke sender forespørgsler til en sprogmodel, som enten returnerer et svar eller udfører et værktøjskald (f.eks. læse/redigere filer eller køre bash-kommandoer). Videoen demonstrerer en end-to-end udviklingsworkflow, hvor agenten automatisk læser en GitHub-opgave, opretter en ny branch, skriver kode, kører tests og åbner en pull request til gennemgang.
|
|
Build NemoClaw Agents on Jetson | NVIDIA Jetson AI Lab
NVIDIA Developer
Dieses Webinar von NVIDIA zeigt, wie man NemoClaw-Agenten auf Jetson-Geräten aufbaut und betreibt. Die Hosts Raymond, Adi und Julia demonstrieren live, wie OpenClaw und Hermes als KI-Agenten-Frameworks auf Jetson eingesetzt werden können, inklusive Funktionen wie Langzeitgedächtnis (Memory), wiederverwendbarer Workflows (Skills) und Tool-Calling. Ein zentrales Thema ist die Sicherheit: Mit NVIDIA Open Shield läuft der Agent in einer kontrollierten Sandbox-Umgebung, die den Zugriff auf Dateisystem und Netzwerk auf definierte Berechtigungen beschränkt, was live demonstriert wird, indem ein unerlaubter Schreibversuch auf den Desktop geblockt wird. Abschließend werden praktische Tipps für ressourcenbeschränkte Geräte wie das Jetson Orin Nano gegeben, etwa die Nutzung kleinerer Modelle und regelmäßiges Memory-Compacting.
|
|
Stanford CS329A Self-Improving AI Agents | Part 1 | Course Overview
Stanford Online
This Stanford CS329A course overview lecture introduces a graduate-level class on self-improving AI agents, co-taught by two professors with backgrounds at Google Brain, DeepMind, and Anthropic. The lecture traces the evolution of large language models through three key scaling axes—compute, data, and parameter count—and explains foundational techniques such as instruction tuning, RLHF, and chain-of-thought prompting, which enabled breakthroughs like ChatGPT. A central focus is **inference-time scaling**: rather than only improving models through training, repeated parallel sampling at inference time (illustrated by the "large language monkeys" research) can dramatically increase problem-solving coverage, with small open-source models eventually outperforming GPT-4o given enough samples. The lecture concludes by connecting inference scaling to recent reasoning models like DeepSeek, which combine test-time compute with synthetic data generation to further improve model capabilities—a theme the course will explore in depth.
|
|
AI Agent Trading Bot: How I Make Passive Income (Full Tutorial)
Merel Dumont
Ce tutoriel présente en réalité une arnaque classique de type « front-running » ou hameçonnage crypto. Le créateur prétend partager un bot de trading automatisé générant des revenus passifs via l'arbitrage sur le réseau Ethereum, en demandant aux spectateurs de copier un code fourni dans la description, de le déployer sur la blockchain et d'y déposer entre 2 et 10 ETH. En réalité, ce type de vidéo est une escroquerie bien documentée : le code prétendument « open source » contient généralement une fonction malveillante qui transfère immédiatement les fonds déposés vers le portefeuille de l'escroc. Les victimes perdent la totalité de leur dépôt dès qu'elles appuient sur le bouton de démarrage.
|
|
Securely Deploy Autonomous Agents in Your AI Factory | AI Factory Insider Ep. 3
NVIDIA
Dette er afsnit tre af NVIDIAs "AI Factory Insider"-serie, hvor vært Kaushik Shirhatti og Anne Hecht, Senior Director of Product Marketing hos NVIDIA, diskuterer agentisk AI og sikker implementering i virksomheder. De gennemgår de tre nøgleegenskaber ved moderne AI-agenter: vedvarende (husker kontekst), autonome (kan handle selvstændigt) og selvudviklende (kan tilegne sig nye færdigheder). Samtalen dækker også, hvordan forskellige virksomhedsinteressenter – fra CFO'er til CISO-teams – bør tænke i AI-implementering, herunder vigtigheden af adgangsstyring, overvågning og gradvis udrulning for at sikre ansvarlig brug. Endelig præsenteres Jensens diagram over agentarkitektur, som viser, at et agentsystem består af en sele (orkestrator), en model (hjernen) og færdigheder – og at det typisk involverer flere modeller, herunder specialiserede open source-modeller, ikke blot én frontier-model.
|
|
Did I Build the Best Local AI Agent Harness? (diched Hermes)
Codacus
The creator built "Pythagoras," a custom autonomous AI agent harness optimized for local AI models, after becoming frustrated with existing solutions like OpenClaw (which lost Anthropic API access) and Hermes (which proved excessively token-hungry on local hardware limited to ~70 tokens/second). The core problem with tools like Hermes is that they were designed for cloud inference where parallel requests scale easily, making them impractical when the user must supply their own inference capacity. Pythagoras is built on top of the `pycoder` (pie) harness and features a pluggable architecture — channels (Telegram, webhooks), a cron-based scheduler, and a modular memory system via MCP — so users only load what they need, keeping token usage transparent and minimal. The project is open-source on GitHub, intended for local/private networks rather than public hosting, and supports two distinct session modes: a focused coding session and a broader autonomous assistant mode.
|
|
Understanding AI Agent Hallucination in AI Systems
IBM Technology
Videoen forklarer, hvad AI-hallucinationer er – situationer hvor AI med stor sikkerhed giver forkert information – og hvordan risikoen ændrer sig, når man går fra simple chatbots til autonome AI-agenter. Agenter hallucinerer mindre, når de er forbundet til verificerbare datakilder og værktøjer som RAG og API'er, men de udgør til gengæld en større fare, fordi de ikke kun svarer, men også udfører handlinger baseret på fejlagtige ræsonnementer. Årsagerne til hallucinationer er, at modellerne forudsiger plausible svar frem for at slå op i fakta, er trænet til at lyde selvsikre og improviserer, når data mangler. Som løsning anbefales det at forankre agenten i pålidelige datakilder, bruge værktøjsbaseret ræsonnement, definere klare arbejdsomfang og have et menneske i beslutningsløkken ved kritiske opgaver.
|