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A collection of 376 posts

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氛围编程的上下文工程

在本文中，我们将通过一个实际例子来说明如何使用上下文工程来获得正确结果。

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从构建Manus中学到的经验

上下文工程实际上并不简单。它是一门实验科学——我们重建了我们的代理框架四次，每次都在发现更好的上下文塑造方法之后。

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OpenAI深度研究的AI代理架构

最近，OpenAI 展示了他们创建深度研究 AI 代理的理想场景…

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ChatGPT代理：我的真实评测

ChatGPT代理可以代表你采取行动。它可以浏览网站并从头到尾完成多步骤任务。与OpenAI的Operator不同，它更可靠，并融合了Deep Research的最佳特点。

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本地AI = Ollama+OpenWebUI

我不希望这些大公司挖掘我的个人数据并开始用它们向我推销广告。更不用说他们也不应该分析我的行为！这就是我决定自己托管自己的AI的原因。

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AI代理的强化学习

对于设计下一代需要推理、行动和进化的AI代理的从业者来说，RL不是可选的，而是必不可少的。

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使用强化学习和LLM构建AI代理

在本博客中，我们将逐步讲解如何设计一个使用大语言模型进行决策并利用强化学习优化其动作的AI代理。

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用AI代理玩3D FPS游戏

AI代理现在也成为了游戏的一部分。它们与环境互动、采取行动和做出决策都取决于正确的思考和正确使用LLMs/多模态模型。

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多模态传感器融合目标跟踪

本文深入介绍LiDAR、雷达和无迹卡尔曼滤波器，并从零开始用C++实现。

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KV缓存：加速LLM推理

在使用LLM时，推理过程中的速度和效率变得至关重要，一个关键的优化技术是KV缓存，它能够实现快速且内存高效的生成。

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谷歌搜索正在消亡

我们的自然流量在下降，但我们不知道原因。然后我们发现我们的客户在我们不存在的地方寻找我们。这是我们将要建立的新策略。

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Claude Code+Gemini CLI

这是梦幻组合。我没有“氛围编码”，我是架构师，我定义了结构，我的两个开发者在这个结构内进行开发。

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基于图神经网络的欺诈检测系统

传统的欺诈检测系统正在失败。基于规则的系统会标记超过1万美元的交易或不寻常的位置，但无法捕捉大量复杂的欺诈计划。即使先进的机器学习模型单独分析单个交易，也难以应对跨多个账户、设备和时间窗口的协调攻击。

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5个小团队必备的AI代理

我们是一个B2B公司内的小团队。但我们从未有过“把更多人派上战场”的奢侈。因此，我们做了次好的选择：我们开始使用AI代理。

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让AI替我读文档

在我做过的每一份工作中，总会有文件。我想找到一种方法将软件引入到我生活中这个枯燥的领域中，以创建一个更好的文档管理系统。

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构建大规模金融数据代理

本文提供构建一个AI量化助手的蓝图，它可以回答问题、生成图表，并对TB级别的时序数据进行推理——使用你实际的生产数据。

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自然语言驱动的API测试自动化

在这篇博客中，我们将探讨Playwright MCP如何通过像Claude这样的LLMs转变API自动化，并结合实际示例进行说明。

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让AI关注你：AEO与GEO探讨

在人工智能驱动的搜索和内容生成时代，有一个新的领域需要征服：让你的品牌和内容被像ChatGPT、Perplexity和Gemini这样的AI工具提及。

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MCP：从AI代理到模块化执行

要将智能转化为现实世界的执行，需要模块化、标准化以及强大的接口。这就是 模型上下文协议（MCP）的作用所在。

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面向代理的软件工程 (AOSE)

AOSE构建了一支完美协调的专家团队。这是一种设计范式，它让我们从单体系统转向动态生态系统中的智能、基于角色的人工智能代理。

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用自然语言查询大规模时序数据

通过结合kdb+的性能与AI的自然语言能力，我们创造了一个强大的时间序列分析工具。这种方法从兆字节扩展到拍字节，使复杂的分析对任何可以用普通英语提问的人都变得触手可及。

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Buildpad：商业创意生成与验证

提出一个成功的商业创意是启动一家初创公司中最困难的部分之一。Buildpad从像Reddit这样的热门论坛获取数据并处理数据，以提供实用的商业创意。

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AI驱动的新闻跟踪器

数字时代为我们带来了前所未有的信息获取途径，但同时也带来了一个令人难以承受的挑战：在每小时发布数千篇新闻文章的情况下，我们如何有意义地保持知情？

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Anthropic多智能体开发指南

Anthropic的 Research 功能使用多个 Claude 智能体，以更高效地探索复杂主题。本文分享了Anthropic在构建这一系统过程中遇到的工程挑战以及所汲取的经验教训。

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用AI代理自动订购麦当劳

为什么点击按钮时，代理可以为我们做这些？我是如何构建一个多代理系统，自动订购我的每周麦当劳套餐的，使用了谷歌的ADK、Selenium和太多工程热情