Your agents lack context: Here's how to fix "You're absolutely right!" — Brandon Waselnuk, Unblocked
Brandon Waselnuk från Unblocked visar att AI-agenter ofta saknar kontextförståelse om organisationen, vilket leder till slöseri med beräkningskraft och långsamma processer.
Han demonstrerar att samma prompt utan kontextmotor förbrukade 21 miljoner tokens och tog två timmar längre än med en kontextmotor som bara använde 10,8 miljoner tokens. Problemet växer när team skalas upp från enkel kodkomplettering till parallella agenter — agenter börjar göra fel, letar igenom information ineffektivt och kräver många granskningsrundor. Waselnuk argumenterar att bara att ge agenter tillgång till information räcker inte; de behöver en riktig kontextmotor som kan lösa konflikter, förstå vad som är relevant för just denna teammedlem, och upprätthålla behörigheter.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer att läsa
Lumaril, which develops AI software for optimizing industrial production by connecting to existing control systems, raised a $66M Series A at a $400M valuation
Techmeme för 2 tim sedan
DeepSeek open sources Super-Agent as a research prototype, a proactive coding agent it says can monitor group chats for coding issues and suggest solutions
Techmeme för 2 tim sedan
Insurance software maker Guidewire agrees to acquire Hyperexponential, which makes AI-powered insurance underwriting and pricing software, for $1.7B in cash
Techmeme för 2 tim sedan
One word for AI agents in 2027
Nate Herk för 6 tim sedan