Deep Research, Agent Memory & Optimizations - The OpenSearch Meetup Amsterdam

** [Zeta Alpha] (Zeta-alpha.com) lädt die Gen AI und die Suchgemeinschaft in Amsterdam ein, an unserem nächsten Meetup teilzunehmen! **

Wir werden um 18:00 Uhr mit Pizza, Erfrischungen, Gesprächen und Networking beginnen (dies ist eine persönliche Veranstaltung).

Diese Ausgabe taucht in zeitnahe, hochwirksame Themen ein, die die heutige KI-Landschaft prägen, mit Sprechern von AWS, Eliatra und Zeta Alpha. Verpassen Sie nicht!

** Was in unserer Gruppe geht: **
Wir sind eine Gemeinschaft in der Region Amsterdam mit großem Interesse an generativen KI, Suchingenieurwesen und Open-Source-Technologie. Egal, ob Sie Produktionssysteme aufbauen oder einfach nur neugierig auf die neuesten und größten KI- und Suchtechnologien wie Agenten, MCP, Lappen, Feinabstimmung, Vektorsuche-dies ist der Platz für Sie!
Wir begrüßen alle Fähigkeiten. Kommen Sie und lerne und verbinde dich mit anderen rissigen Ingenieuren.

** Zeit und Ort **:
📅 27. August 2025 von 18:00 bis 20:30 Uhr.
📍AWS -Büro, Mr.Trublaan 7, 4. Stock, 1097 DP, Amsterdam.

**Zeitplan:**
18:00 - Ankunft. Schnappen Sie sich etwas 🍕 und 🥤.
18:30 - Gemeinschaft und Beitrag - Kris Freedain (AWS).
18:50 - das Gespräch in Gang halten: Bauen Sie anhaltend LLM -Chat -Speicher mit OpenSearch - Lucas Jeanniot (Eliatra)
19:10 - Beschleunigen Sie Ihre KI -Agenten mit Amazon Bedrock Agentcore - Jordan Kramsky (AWS).
19:30 - Entfernen Sie sich von Stimmung: Automatisch optimieren Agenten für Deep Research - Arthur Câmara (Zeta Alpha).
19:50 - Vernetzung mit Getränken.
20:30 - Schließung.

** spricht: **

** Gemeinschaft und Beitrag **
OpenSearch -Community - Erfahren Sie mehr über das Projekt, die Community und verschiedene Möglichkeiten, wie Sie dazu beitragen und helfen können.

*Sprecher: [Kris Freedain] (https://www.linkedin.com/in/krisfreedain), Community Manager für das technische Lenkungskomitee von OpenSearch Project & OpenSearch Software Foundation.*
*Kris verfügt über jahrzehntelange Erfahrung in der Technik, findet jedoch, dass die Menschen als der erfüllendste Teil eines Community -Profis verbinden. Kris ist auch Fediverse -Administrator für die Fosstodon -Instanz und dient als Vorstandsmitglied der Fosstodon Foundation.*

** Halten Sie das Gespräch am Laufen: Bauen Sie persistentes LLM -Chat -Speicher mit OpenSearch **
Wie kann ein KI-angetanter Chatbot den Kontext auf lange Sicht bewahren? In dieser Sitzung werden die praktischen Schritte zum Einrichten und Verwalten einer lokalen LLM -Konversation „Speicher“ mithilfe der Speicher -API und der Indexierung von OpenSearch untersucht. Wir behandeln das Speichern, Abrufen und Aktualisieren von Kurz- und Langzeit-Chat-Kontext. Wenn Sie Ihr großes Sprachmodell vermitteln, können Sie genau dort aufnehmen, wo es aufgehört hat. Die Teilnehmer lernen Techniken zum Strukturieren von Daten, zur Bearbeitung von Indexierung und zum Entwerfen von Gedächtnisarchitekturen, die zu kontextuelleren, personalisierten und langlebigen KI -Interaktionen führen.

*Sprecher: [Lucas Jeanniot] (https://www.linkedin.com/in/lucas-jeanniot/), Ingenieur für maschinelles Lernen bei Eliatra.*

** Beschleunigen Sie Ihre KI -Agenten mit Amazon Bedrock Agentcore in Produktion. **
In dieser Sitzung werden die Funktionen und Funktionen von Bedrock Agentcore eingeführt und wie Sie diese Tools nutzen können, um hochwirksame KI -Agenten im Maßstab auszuführen. Wir werden die wichtigsten AgentCore -Funktionen abdecken, darunter: Laufzeit, Identität, Speicher, Gateway, Browser, Code -Interpreter und Beobachtbarkeit, um Sie bei diesem neuen Amazon -Grundgesteins -Set auf den neuesten Stand zu bringen.

*Sprecher:*[Jordan Kramsky] (https://www.linkedin.com/in/jordankramsky/)*, Sr. Solutions Architect - Startups bei AWS.*

** Entfernen Sie sich von Vibes: Automatisch optimieren Agenten für tiefe Forschung **
In diesem Vortrag werden wir diskutieren, wie komplexe, mehrfache Systeme optimiert werden können, ohne sich nur auf Vibes oder die gute alte „LGTM“ -Metrik zu verlassen. Stattdessen werden wir zeigen, wie ein Agent es ermöglicht, mehrere Optionen zu untersuchen und seine Aufforderungen neu zu schreiben, indem er sich selbst in seinen eigenen Erfolgen und Misserfolgen selbst reflektiert und seine eigenen Eingabeaufforderungen verbessert, um sich auf die spezifischen Arten von Abfragen und Korpus spezialisiert zu haben, denen es in der Produktion begegnen wird.

*Sprecher: [Arthur Câmara] (https://www.linkedin.com/in/abcamara/), Forschungsingenieur bei Zeta Alpha.*