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AI编码代理的秘密配方

我们正处于完全自主编码代理的早期阶段，事情无疑将继续变化，但我确定的是，如果我们希望代理产生高质量的结果，我们需要为它们提供不受限制的令牌访问、有节制地使用合适的工具和非常具体的上下文。

AI 编程的“死亡螺旋”

无论你使用的是 Claude Code、Cursor 还是 GitHub Copilot，无论你写的是 Python、JavaScript 还是 Rust，死亡螺旋都是当前 LLM 的基本特征。

关于“氛围编码”的残酷真相

目前 AI 的热潮可能让许多人认为“氛围编码”让一切变得非常容易，但现实是，它也有自己独特的障碍，开发者必须学会应对。

Silero VAD语音活动检测模型

Silero VAD语音活动检测模型

Silero VAD 是由 Silero AI 团队开发的一个开源、轻量级且高性能的语音活动检测（VAD）模型。

25个初创公司必备的AI工具

在这份指南中，我们精选了25个最强大的AI工具，每个初创公司创始人、企业主和网站管理员都应该考虑。

Qwen-MT：最好的AI翻译模型

Qwen-MT：最好的AI翻译模型

Qwen-MT基于Qwen3，增加了大量多语言和特定于翻译的数据，并使用强化学习使输出不仅正确，而且易于阅读。

数据采集即基础设施

本文介绍一个有争议的观点：对于大多数现实世界的AI产品，下一个10倍增长并不隐藏在模型中——而是在上游。

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。

Kiro：代理式 AI IDE

Kiro：代理式 AI IDE

超越编码助手 - 使用规范驱动 AI 的全栈软件开发。

我在Etsy上卖AI提示词

我问自己：如果我能将AI提示作为数字产品出售呢？就在Etsy上？

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。

10个最受欢迎的本地LLM

由于先进的量化和模型优化，你可以在笔记本电脑或台式机上运行强大的LLMs，即使你的RAM或VRAM不足8GB。

OpenAI深度研究的AI代理架构

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…

ChatGPT代理 vs. 模型上下文协议

ChatGPT代理 vs. 模型上下文协议

MCP是一个规范，而ChatGPT代理是一个产品。一个是开放的基础设施，另一个是封闭的交付方式。

ChatGPT代理：我的真实评测

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。

LLM推理提供商选型指南

每一个LLM推理提供商都有其优缺点。没有一个普遍的“最佳”选择——只是不同优化于不同任务的工具。

如何获取Kimi-K2免费API密钥？

如何获取Kimi-K2免费API密钥？

尽管Kimi-K2这个模型是完全开源的，但大多数人由于高GPU需求而无法使用它，但你仍然可以使用我将在本文中告诉你的免费API密钥在你的程序中运行该模型。

SmolLM3最佳通用小模型

Hugging Face刚刚发布了SmolLM3，一个30亿参数的模型，但它的表现就像它有两倍那么多，甚至击败了拥有70亿参数的模型。

本地AI = Ollama+OpenWebUI

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。

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。

使用强化学习和LLM构建AI代理

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。

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。

用AI编码智能体构建全栈应用

一个动手指南，使用代理AI开发创建现代Web应用程序

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。

5大开源多智能体 AI 框架

智能体系统（MAS）是由多个自主代理组成的系统，它们可以相互交互、合作和协调以完成复杂任务。