Đang tải bảng tin…
Dynatrace0 Hot0 bình luận5 phút đọc
Smarter, safer Agentic AI: Dynatrace observability meets NVIDIA AI-Q
Dynatrace and NVIDIA have integrated their platforms to address observability challenges in agentic AI systems. The integration works two ways: Dynatrace ingests OpenTelemetry traces from the NVIDIA Agent Toolkit to visualize agent workflows, monitor GPU utilization, track token consumption, and detect pipeline bottlenecks; and Dynatrace exposes operational telemetry via Model Context Protocol (MCP) so AI agents can incorporate real-time infrastructure insights into their reasoning. Key use cases include infrastructure migration analysis, large-scale incident pattern detection, AI cost governance, and software delivery reliability insights for DevOps and SRE teams.
Nguồn: https://www.dynatrace.com/news/blog/dynatrace-observability-meets-nvidia-ai-q. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Machine Learning Mastery1 Hot12 phútAI
Context vs. Memory Engineering in Agentic AI Systems
Kỹ thuật ngữ cảnh (context engineering) và kỹ thuật bộ nhớ (memory engineering) là hai lĩnh vực riêng biệt nhưng bổ trợ trong hệ thống AI tác nhân (agentic AI). Kỹ thuật ngữ cảnh quản lý thông tin đầu vào cho mỗi lần suy luận, bao gồm lựa chọn, sắp xếp, nén và phân bổ token, trong khi kỹ thuật bộ nhớ quản lý dữ liệu lưu trữ xuyên suốt các phiên làm việc, từ chính sách ghi, lựa chọn lớp lưu trữ đến chiến lược truy xuất và bảo trì. Hai lĩnh vực gặp nhau ở ranh giới truy xuất, nơi dễ xảy ra lỗi như đưa bộ nhớ truy xuất vào mà không cân nhắc ngân sách ngữ cảnh hoặc đặt nội dung ở vùng ít chú ý trong cửa sổ ngữ cảnh.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống AI agent bằng cách kiểm soát và quản lý thông tin context và bộ nhớ một cách hiệu quả, từ việc chọn lọc dữ liệu đến quản lý chi phí token và lưu trữ.
