AGENT
150 行 Python 构建生产级 AI 代理
工具调用、无状态状态管理和重试电路在 Anthropic Claude API 层的实际工作原理。
AGENT
AGENT
智能体隔离工程快速指南
为什么代理的安全问题不是“我们如何让它表现？”而是“当它不表现时它能接触什么？”——以及回答这个问题的隔离工程。
AGENT
你的智能体不需要更好的模型
一个单独得分为 30% 的模型在 Nvidia 的代理框架内得了 100%。同一个模型，没有重新训练，70 分来自周围的脚手架。
AGENT
为什么AI不擅长这些编程语言
并非所有编程语言都是生而平等的。
AGENT
超越RAG：为什么AI需要语义层
为什么仅靠RAG还不够——以及语义层如何帮助AI理解企业数据中的关系、指标和含义。
AGENT
构建AI生成代码的验证系统
代理测试、四阶段参考架构，以及赋予编码代理双手和双眼的验证层。
AGENT
上下文图：智能体的"RAG杀手"
这个说法很大胆。但事实更有用：RAG告诉你发生了什么。上下文图教它为什么做出某个决定。
AGENT
应该切换到DeepSeek Harness吗？
你应该从Claude Code切换到DeepSeek Harness吗？我阅读了发布的代码而不是README
AGENT
Semantica：智能体的开源Palantir
下一个问题是让代理随着时间的推移承担责任，而不仅仅是可解释。Semantica是将这些原语打包到一层的更完整的开源尝试之一。
AGENT
智能体工程：Pi SDK
Pi 还有一个编程式 SDK，可以让你把智能体嵌入到自己的脚本中，就像 Agent SDK 让我把 Claude Code 版本折叠成单个 Python 文件一样。
AGENT
搭建自己的 Harness，值得吗？
Harness只是工程杠杆作用自然转移的一个新潮名字——一旦你理解了智能体系统的运作方式，这种转移就会变得显而易见。
AGENT
多智能体编程为什么会失败
工程问题不是我们能把多少智能体塞进一个软件交付工作流。而是：每增加一个智能体，是否贡献了足够的独立价值，来证明它创造的新的故障面是值得的。