merve (@mervenoyann)
IBM이 실무 문제 해결을 목표로 오픈소스 에이전트와 평가(벤치) 도구를 연이어 공개했습니다. 이전에 CRM 작업 자동화 에이전트 CUGA를 공개했고, 이번에는 산업 및 IT 도메인용 에이전트 프레임워크인 AssetOpsBench와 ITBench를 공개해 기업용 에이전트 생태계를 확장했습니다.
merve (@mervenoyann)
IBM이 실무 문제 해결을 목표로 오픈소스 에이전트와 평가(벤치) 도구를 연이어 공개했습니다. 이전에 CRM 작업 자동화 에이전트 CUGA를 공개했고, 이번에는 산업 및 IT 도메인용 에이전트 프레임워크인 AssetOpsBench와 ITBench를 공개해 기업용 에이전트 생태계를 확장했습니다.
via @dotnet : .NET AI Essentials – The Core Building Blocks Explained
https://ift.tt/CjSQkpt
#NET #DotNet #CSharp #AI #ArtificialIntelligence #MEAI #MicrosoftExtensionsAI #LLM #SemanticSearch #VectorData #Embeddings #AgentFramework #ModelContextProtocol #MCP #Mi…

Learn how Microsoft.Extensions.AI provides a unified API for building intelligent .NET applications with any LLM provider - one interface, endless possibilities, with built-in middleware, telemetry, structured outputs and more.
We đang refactored Agent Framework Soorma Core để tích hợp CoALA với cách tiếp cận "Learning Path". Bạn có thấy phân biệt giữa bộ nhớ "Working" và "Episodic" hợp lý trong code? Mức trừu tượng này hỗ trợ prototype tốt hay quá nặng? Thử nghiệm tại: examples/06-memory-episodic. Đóng góp ý kiến trước khi lock API v1! #AI #AgentFramework #CoALA #MachineLearning #TríTuệNhânTạo #HọcMáy #SoormaCore
Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)
오픈소스 에이전트 프레임워크 'Stirrup'의 새 릴리스 소식입니다. 이번 업데이트는 Open Responses 호환성 추가, 브라우저 사용 기능 및 전반적인 사용성 개선을 포함해 에이전트의 역량을 강화하고 실제 에이전트 기반 유즈케이스에 더 쉽게 적용할 수 있도록 했습니다.

Agentic tooling moves fast, and so does our open source agent framework, Stirrup. We’ve added Open Responses, browser-use and usability improvements This release makes agents more powerful and easier to use for your next agentic use case: ➤ 💬 Open Responses compatible: With
Lár v1.3.1 vừa ra mắt – framework agent dạng “glass box” dựa trên đồ thị có hướng. Đưa vào 3 tính năng mới: Metacognition cho agent tự phân tích & sửa đổi đồ thị, DMN (hệ thống “ngủ”) nén log thành ký ức dài hạn, và HumanJuryNode – công tắc an toàn cho các hành động rủi ro. Giúp tránh vòng lặp vô hạn, hallucination & chi phí cao. #AI #MachineLearning #Lár #AgentFramework #CôngNghệ #TríTuệNhânTạo
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qhqtfb/i_built_a_glass_box_agent_framework_in_pure/
Giới thiệu Lár v1.0.0 – khung tạo agent AI minh bạch như "hộp kính". Dễ gỡ lỗi, kiểm soát từng bước nhờ log JSON chi tiết. Hỗ trợ Local Llama 3 chỉ bằng 1 dòng, tích hợp IDE, mẫu thiết kế sẵn (RAG, Map-Reduce...), an toàn, không cần internet. Miễn phí, mã nguồn mở (Apache 2.0). 3 demo thực tế: sửa code, hỗ trợ khách hàng, RAG. #AI #AgentFramework #Lar #LocalLLM #OpenSource #TríTuệNhânTạo #KhungAgent #MãNguồnMở
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q0qz1c/i_built_a_glass_box_agent_framew
Tạo nhóm ảo với AGENT AI: Vừa thử hệ thống quản lý tự động phân công nhiệm vụ, nhưng gặp lỗi "phát sinh dữ liệu ảo" (hallucination) khi lưu kết quả. Đang thử nghiệm tối ưu công cụ và tìm mô hình phù hợp (Ollama/Microsoft). Claude Code tiềm năng nhưng bị giới hạn. Ai đã thành công? #AI #AgentFramework #MáyHọc #GiaoDịchTựĐộng #LLM
https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1py6f8c/cooperative_team_problems/
.Framework Stirrup mới #AI #CôngnghệViệt
Stirrup – nền tảng mở nhẹ, tùy chỉnh cao để xây dựng Agent. Hỗ trợ quản lý ngữ cảnh, thực thi code, kế thừa ưu điểm từ Claude Code. Cấu trúc linh hoạt giúp mô hình tự điều hành luồng công việc. Sử dụng như package hoặc template khởi tạo dự án. [Github](https://github.com/ArtificialAnalysis/Stirrup)
#AgentFramework #MachineLearning #ViệnCNMT #AI #DevTools #AgentAI #Mởnguồn #Python #ThửnghiệmAI #Tựđộnghóa
GitHub Universe'25 Recap Tokyoイベントレポ〜「Agent Framework」と「Spec Kit」の未来〜
https://qiita.com/GIFCat/items/87faf51c60f57ec30bef?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items
via #AIFoundry : Introducing Multi-Agent Workflows in Foundry Agent Service
https://ift.tt/qSv3nxJ
#MultiAgentWorkflows #FoundryAgentService #AI #Automation #MicrosoftIgnite #VisualOrchestration #YAML #EnterpriseAI #WorkflowAutomation #AgentFramework #EndToEndProcesses #Gover…

Across industries, organizations are moving from experimenting with single agents to running AI at the center of their business operations. While single agents excel at focused tasks, customers quickly discover that real enterprise work stretches across multiple steps, involves different roles, and requires strong governance. To operationalize AI in this environment, teams need a dependable […]