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如何开发 AI 智能体平台
每家公司都想构建一个这样的平台，并运行一大批 agent。在之前构建过云、计算和数据平台之后，我希望我们能从过去的错误中吸取教训，第一次就把这件事做对。
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用 Claude Code 进行数据分析
我分析了伦敦78年的天气数据，并在不编写一行代码的情况下生成了一份包含图表的综合报告
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智能体系统中的隐性技术债
模型代码在实际系统规模中只是四舍五入的误差。它周围的一切——那些无聊的东西，那些管道——才是真正的AI系统生存、失败和积累债务的地方。
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OpenCode：智能体界的Linux
让我解释一下我所说的"代理工具"是什么意思，为什么OpenCode配得上"AI代理界的Linux"这个称号，以及为什么如果你关心隐私、灵活性，或者只是不想被锁定在另一个生态系统中，这件事很重要。
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我觉得你应该试试 Codex
正如我最近写的，Cursor的20美元计划意味着你获得的第三方模型使用量非常少，这让构建东西变得困难。
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4个主流AI编码代理的真正差异
四大AI编码CLI终于在相同的子智能体原语上实现了收敛——探索这将如何重塑规划、并行工作和模型无关的自动化。
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从零构建智能体：只是一个循环
对我来说，理解一个新概念的最佳方式就是构建它并向别人解释。这篇文章两者兼顾。我将实验故事与实用教程结合在一起，我相信你会觉得它有用。
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我让AI接管了整个数据科学工作流
使用Codex和MCP连接Google Drive、GitHub、BigQuery和分析流程。
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用AI智能体制作在线课程
课程大纲、讲义、幻灯片、测验、作业——四个LangGraph代理，一个反模板化审查器，一个下午的工作。
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系统提示 vs 代理技能
本文在系统提示词和代理技能之间划清了界限。理解这种区别是你在代理架构中能做出的最高杠杆决策之一。
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Ollama+Pi 搭建本地开发环境
如何安装 Ollama、配置 Pi、运行本地 LLM、添加技能和扩展，并构建 Claude Code 和 Codex 的替代方案。
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用Gemma 4构建多模态助手
使用 Gemma 4 和 OpenVINO 构建多模态助手——在 Intel 硬件上运行图文推理并高效部署。