2026. július 29., szerda · Eszközök

A Perplexity Windows-ra is kiterjeszti agentikus AI-asztali eszközét

A Perplexity a vállalat közleménye szerint Windows rendszerre is elérhetővé tette Personal Computer nevű agentikus eszközét, amely áprilisban Mac-en indult, majd májusban a Microsoft 365 alkalmazásokkal és a Teams szoftverrel bővült. Az eszköz a cég állítása szerint általános célú, önállóan cselekvő digitális munkatársként helyi fájlokhoz és alkalmazásokhoz fér hozzá, például dokumentumokat készíthet vagy táblázatokat frissíthet. A Perplexity szerint ez azért fontos, mert a vállalati munka jelentős része helyi Windows-gépeken zajlik, ahová eddig az AI-eszközök nem fértek hozzá. A cég azt is közölte, hogy a szolgáltatás nem tanul a vállalati adatokból, és érzékeny műveletek, például e-mail küldés vagy fájltörlés előtt mindig értesíti a felhasználót. A Windows-verzió a fizetős Max és Enterprise Max előfizetőknek érhető el, amelyek díja havi 200 dollártól indul.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A lépés azt mutatja, hogy az AI-ügynökök egyre inkább a helyi, vállalati munkakörnyezetbe is behatolnak, nem csak felhőalapú alkalmazásokba.

Források

The Verge

Kapcsolódó témák

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 29., szerda napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

A DigitalOcean új szolgáltatásokkal segíti az AI-ügynökök önfejlesztését

A DigitalOcean bejelentette a Learning Services és az Agent Data Services nyilvános előnézetét, amelyek a vállalat szerint lehetővé teszik, hogy az AI-ügynökök a valós interakciókból tanuljanak, azonosítsák hibáikat és teszteljék a javításokat, mielőtt élesben bevezetnék őket. A Learning Services három elemből áll: az Insights rögzíti az ügynökök tevékenységét, a Signals a hibákat és teljesítményhiányokat azonosítja, a Simulations pedig szimulált beszélgetésekkel teszteli a lehetséges javításokat. Az Agent Data Services a cég közlése szerint biztonságos, kezelt adatalapot biztosít dokumentumok, videó, hang, naplók és ügynöki munkamenetek indexeléséhez, és csak a felhasználó kifejezett hozzájárulása esetén táplálja az adatokat az Optimizer tanító- és tesztadatai közé. A DigitalOcean közlése szerint az Insights, a Signals és az Evaluations, köztük a Simulations nyilvános előnézetben, míg az Inference Router optimalizálása és az Agent Data Services zárt, privát előnézetben érhető el.

Az OpenAI bemutatta a Dots nevű AI-ügynök platformot

Az OpenAI a héten jelentette be új AI-ügynök platformját, a Dots-ot, amely blobszerű, elnevezhető avatarokkal dolgozik, és egy virtuális géppel fér hozzá olyan alkalmazásokhoz, mint a Blender vagy a GIMP. A felhasználó egyelőre csak egy Dot-ot kaphat, de a cég ígérete szerint a jövőben több is indítható lesz. A The Verge tesztje szerint a Dot sikeresen megtalált egy 100 dolláros promóciós kedvezményt egy törölt e-mailben egy internetszolgáltatónál történő időpontfoglaláshoz, de elakadt egy emberi ellenőrzésnél, egy hosszan tartandó egérgombnyomásnál, amit a tesztelőnek kellett manuálisan elvégeznie. Az OpenAI a Dots funkciót elsőként a legmagasabb szintű, havi 100 dolláros Pro-előfizetőknek teszi elérhetővé, szemben a Meta ingyenes Muse és Instinct nevű ügynökeivel.

Figma: AI-ügynökök gyorsítják a biztonsági riasztások kivizsgálását

A Figma mérnökcsapata saját beszámolója szerint AI-ügynököket épített biztonsági csapata számára, amelyek riasztásokat vizsgálnak ki, korábbi incidenseket keresnek vissza, rendszereket ellenőriznek, és kódjavításokat is előkészítenek. A rendszer Panther SIEM-re épül, az AWS, Okta, GitHub, GCP és osquery mellett száznál több forrást kérdez le, emellett AWS Bedrock Knowledge Bases, Amazon Kendra, Tines és Snowflake-alapú eszközöket is használ. A Figma állítása szerint ez mintegy 70 százalékkal csökkentette az összetett riasztások megoldási idejét, és 20 százalékkal kevesebb ügyeleti riasztást eredményezett. A cikk szerint a rendszer memóriája – korábbi esetek, viselkedési útmutatók, megtanult adatbázis-struktúrák – kulcsszerepet játszott, miközben emberi felülvizsgálat és beépített korlátok, például az alapból piszkozatként létrejövő kódjavaslatok, biztosítják a biztonságot.

AWS: nyílt forráskódú AI-ügynök vezérli a SageMaker HyperPod klasztereket

Az AWS bemutatta a HyperPod InstantStart nevű nyílt forráskódú vezérlőréteget, amely az Amazon SageMaker HyperPod klaszterek – gépi tanulási modellek futtatására szolgáló, Amazon EKS-re épülő infrastruktúra – beállítását és napi üzemeltetését automatizálja. A vállalat állítása szerint a rendszer egyetlen, a felhasználó AWS-fiókjában futó menedzsment-konténerként működik, és ugyanazt a háttér-API-t szolgálja ki webes felületen és parancssoron keresztül is. Az AWS szerint egy AI-ügynök tervezi meg és futtatja a többlépcsős folyamatot – hálózat, tárhely, azonosságkezelés, node-helyreállítás, modellkiszolgálás –, és csak az elérhetőségi zóna vagy a példánytípus kiválasztásánál áll meg döntésre várva. A cég szerint a megbízhatóság kulcsa, hogy a működési szabályokat egy vezérlőréteg API-jába kódolják, nem pedig nyers parancssori hozzáférést adnak az ügynöknek.