Lobsters · 26.05.2026 ·Инфраструктура для ИИ-агентов

Google предлагает API для встраивания данных в веб-страницы

Google анонсировал намерение создать API для встраивания данных в веб-страницы. Этот API позволит разработчикам добавлять структурированные данные в HTML, что может значительно упростить процесс извлечения информации для ИИ-агентов.

Предлагаемый API будет работать на основе стандарта Embedding, который позволяет преобразовывать текстовые данные в векторные представления. Это особенно полезно для задач, связанных с обработкой естественного языка и поиском информации.

Для разработчиков ИИ-агентов это означает возможность более эффективного взаимодействия с веб-контентом. Встроенные данные могут быть использованы для улучшения понимания контекста и повышения точности ответов агентов.

Google планирует начать прототипирование этого API в ближайшее время. Это может стать важным шагом в развитии инфраструктуры для ИИ-агентов, так как упростит доступ к структурированным данным и улучшит качество обработки информации.

Источник: Lobsters

Похожие материалы

Hacker News · Инфраструктура для агентов Агентный веб в оболочке: новый подход к взаимодействию Разработчики предлагают новый подход к взаимодействию с веб-приложениями через оболочку, отказываясь от традиционных селекторов и скриншотов. В центре концепции — агентный подход, где взаимодействие с вебом происходит через команды в терминале, а не через графический интерфейс. Это может значительно упростить интеграцию веб-сервисов в ИИ-агентов, так как не требует сложной обработки визуальных данных. The latest research from Google · ИИ-агенты и автоматизация исследований Как Google использует ИИ-агентов для ускорения научных исследований Исследователи Google Research активно применяют ИИ-агентов для автоматизации и ускорения различных этапов научных исследований. В последнем блоге компании описаны четыре ключевых направления использования таких агентов, что может быть полезно для разработчиков ИИ-агентов, включая команду Jarv. The latest research from Google · RAG и агентные платформы Как Gemini Enterprise Agent Platform улучшает RAG для ИИ-агентов Google представил Agentic RAG — подход к Retrieval-Augmented Generation (RAG) в рамках своей платформы Gemini Enterprise Agent. Этот метод направлен на повышение надёжности и точности ответов ИИ-агентов за счёт улучшенного извлечения и использования контекста из внешних источников. Google DeepMind News · Интерактивность и интерфейсы DeepMind переосмысливает курсор мыши для эпохи ИИ Google DeepMind представил концепцию контекстно-осознанного курсора мыши, который может стать новым способом взаимодействия с ИИ-агентами. В отличие от традиционных интерфейсов, этот подход позволяет пользователю взаимодействовать с ИИ через интуитивные жесты и действия, что снижает трение при работе с системами искусственного интеллекта. Hugging Face - Blog · Инфраструктура для ИИ-агентов Как строить масштабируемые веб-приложения с фильтром конфиденциальности OpenAI OpenAI представила новый инструмент — Privacy Filter, который позволяет разработчикам создавать веб-приложения с повышенной защитой данных. Этот фильтр предназначен для обработки и фильтрации конфиденциальной информации, что особенно важно для приложений, работающих с личными данными пользователей. The latest research from Google · Разумные агенты и байесовские сети Исследование Google: как обучить ИИ разумно рассуждать Исследователи Google представили новый подход к обучению языковых моделей разумному рассуждению на основе байесовских принципов. В статье, опубликованной на официальном блоге Google Research, описывается метод, который позволяет моделям лучше обрабатывать вероятностные данные и принимать решения в условиях неопределенности. Это особенно важно для разработки ИИ-агентов, которые должны работать в динамических и сложных средах, где точность и логичность рассуждений критически важны. The latest research from Google · Синтетические данные и ИИ Как создавать синтетические датасеты для реального мира Исследователи Google разработали методологию для создания синтетических датасетов, которые могут быть использованы в реальных сценариях. В статье подробно описан подход, основанный на механизмах проектирования и логическом выводе из первых принципов. Это позволяет генерировать данные, которые более точно отражают реальные условия и могут быть использованы для обучения и тестирования ИИ-моделей. The latest research from Google · ИИ и научные исследования ERA от Google: как ИИ ускоряет научные открытия Google представил Empirical Research Assistance (ERA) — систему, которая помогает ученым автоматизировать и ускорять научные исследования. ERA способен анализировать данные, генерировать гипотезы и даже предлагать экспериментальные дизайны, что значительно сокращает время на подготовку и проведение исследований. Hacker News · ИИ-агенты и знания Stack Overflow перерождается в бэкенд для ИИ-агентов Stack Overflow, один из крупнейших ресурсов для разработчиков, начинает трансформироваться в бэкенд-сервис для ИИ-агентов. Это значительное изменение направлено на предоставление агентов доступа к актуальным и проверенным знаниям, что критически важно для их эффективной работы. The latest research from Google · AI-агенты и восприятие Изучение AI для работы с картами Исследователи Google представили новый подход к обучению искусственного интеллекта чтению карт. В статье на Machine Perception подробно описаны методы, которые позволяют ИИ не только распознавать элементы карт, но и понимать их контекст и структуру.

← Все материалы