我经常碰壁。然后我发现了一些改变了我如何思考使用 AI 构建的想法：与其让一个智能体变得更聪明,不如把工作分配给多个智能体,让它们相互交流。

在塑造产品时，开发者体验和用户体验是两个关键考量因素。如今，软件产品不再仅由人类使用，AI 智能体也成为其用户。这种转变需要一个全新的视角来设计你的产品：智能体体验。

因为实际情况是这样的：当一个智能体在 200 步工作流的第 23 步做出错误决策时，你需要回溯到第 22 步，查看它当时的上下文、可用的工具、它选择了什么以及它拒绝了什么。

在最近与同事们分享了关于 Agent 如何使用文档的发现后，最先被问到的问题之一（来自多人！）是：我们如何度量这些问题的影响？

在自主智能体时代，你的评估套件就是你的需求规范。我们需要相应地对待它。本文介绍如何构建真正有效的AI评估系统；从指标、流水线到生产环境最佳实践。

AI智能体利用LLM通过巧妙的系统设计来积极实现其给定目标。本文探讨了五种基本设计模式，这些模式将LLM转变为能够进行推理、规划、采取行动和自主适应的AI智能体。

我如何使用Ollama、Python和一个简单的Chrome扩展来判断一篇文章是否值得我花时间阅读。

智能体工程是设计系统的实践，其中AI代理可以规划任务、使用工具、分步做出决策，并在人工监督下完成结果。