Auf dem sich schnell entwickelnden Bereich der Agenten -KI- und AI -Agenten ist es wichtig, informiert zu bleiben. Hier finden Sie eine umfassende, aktuelle Liste der Prime 10 AI-Agenten- und Agenten-KI-Nachrichtenblogs (2025 Replace)-von Branchenführern bis hin zu akademischen Stimmen-fungierende Erkenntnisse, Tutorials und Bewertungen, die sich auf KI-Agenten und Agenten-KI im Jahr 2025 konzentrieren.
1. OpenAI -Weblog
Der offizielle Weblog von OpenAI, Schöpfer von Landmark -Modellen wie ChatGPT, dient als Hauptquelle für Aktualisierungen, Forschungsaufnahmen und Diskussionen über AI -Ethik und -entwicklungen. Folgen Sie diesem Weblog für Einblicke aus erster Hand in die Zukunft von Agenten -KI -Systemen.
2. Marktechpost.com
Eine führende Nachrichtenseite Kaliforniens, Marktechpost ist dafür bekannt, das neueste maschinelle Lernen, KI -Agenten und Deep Studying abzudecken. Die Veröffentlichung zeichnet sich in schnellen Updates, zugänglichen Erklärungen und sorgfältigen Berichten über Agenten -Workflows aus und macht es zu einer wichtigen Ressource für Neuankömmlinge und Experten.
3. Google AI Weblog
Googles AI -Weblog dokumentiert die Fortschritte des Tech -Riesen in der künstlichen Intelligenz und zum maschinellen Lernen. Der Weblog erörtert Anwendungen der Agenten-KI in Such-, Cloud- und Verbraucherprodukten und präsentiert regelmäßig Tiefe in neue Forschung.
4. ZIEL
Die Web site bietet Echtzeit-Updates zu Durchbrüchen für künstliche Intelligenz, Information-Unternehmensnachrichten und Innovationen aus der ganzen Welt. Es bietet die neuesten Informationen zu KI -Produkten, KI -Agenten und AI -Agenten -Unternehmen, Brancheninvestitionen und Forschungsentwicklungen.
5. Auf Information Science
Dieser auf Medium gehostete Weblog umfasst aufkommende Tendencies im maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft. Mitwirkenden teilen Perspektiven, Projektwechsel und Tipps zu den Themen der Agenten-KI, was es zu einer umfangreichen Quelle für aktuelle Branchenkenntnisse macht.
6. Der umarmende Gesichtsblog
Eine Prime -Ressource für NLP- und LLM -Enthusiasten, um das Weblog von Face zu umarmen, untersucht alles, von Coaching großer Sprachmodellen bis hin zu Bereitstellungsagenten. Der Weblog enthält Tutorials, Modellstarts und Tipps zur Integration erweiterter Agenten-Instruments in reale Anwendungen.
7. VentureBeat
VentureBeat bietet eine ausführliche Berichterstattung über KI-Tendencies und -entwicklungen, einschließlich maschinelles Lernen, Robotik und virtuelle Realität. VentureBeat hat auch einen Abschnitt, der AI -Agenten und Agenten KI gewidmet ist.
8. Agent.ai Weblog
Agent.ai ist ein spezialisierter Bildungsblog, der der Agentic AI gewidmet ist. Es bietet den Lesern grundlegende Konzepte, beste Entwicklungspraktiken und Anwendungsfälle, die die realen Auswirkungen autonomer Agenten demonstrieren.
9. N8N Weblog
Der Weblog von N8N bietet Bewertungen und Diskussionen auf KI -Workflow -Erstellung und enthüllt die Rolle und das Potenzial der Agenten -KI in verschiedenen Anwendungen. Seine Führer ermöglichen es Fachleuten, KI -Agenten in automatisierten Workflows zu bewerten und zu nutzen.
10. AI -Agenten Subreddit
Dieses Subreddit ist eine Anlaufstelle für das Rating und Vergleich von AI-Agenten-Plattformen und befasst sich mit Multi-Agent-Orchestrierung, Leistungsvergleiche und praktischen Implementierungsstrategien für agentische Workflows.
Diese Blogs bieten Tech -Führungskräften, Ingenieuren, Forschern und allen, die sich für die Zukunft der Agenten -KI interessieren, unschätzbare Ressourcen. Während einige KI im Allgemeinen abdecken, enthält jeweils eine dedizierte Abdeckung der Agenten -KI – häufig in bestimmten Abschnitten oder Artikeln. Für die neuesten Workflows, Branchentrends und Bereitstellungsanleitungen suchen Sie in diesen Web sites nach „AI -Agenten“ oder erkunden Sie relevante Kategorien, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.
Michal Sutter ist ein Datenwissenschaftler bei einem Grasp of Science in Information Science von der College of Padova. Mit einer soliden Grundlage für statistische Analyse, maschinelles Lernen und Datentechnik setzt Michal aus, um komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.