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Last updated about 1 month ago
about 1 month ago
Anthropic限制Claude Code订阅、推高API价格,牺牲多元数据获取与开发者生态,短期逐利或致模型能力停滞,在中美算力竞争中错失长期优势,战略失误恐被后来者超越。
about 1 month ago
AI Agent正在重塑软件开发,Coding Agent已经爆发,但是企业Agent落地仍面临上下文鸿沟,数据架构陈旧、权限管控复杂、技术方案快速迭代等问题。但无论是现有平台集成Agent、初创公司重构工作流,还是咨询团队推动转型,机会正在涌现。正如Gibson所言:"未来已来,只是分布不均。"技术普及需要时间,但方向已经明确。
about 2 months ago
LangChain的Deep Agent优化:Harness Engineering实战指南。 通过系统框架(harness)工程化改进,LangChain编码Agent在TerminalBench 2.0基准测试中从前30名跃升至前5名。核心方法包括:构建自验证机制引导Agent通过测试验证代码、注入环境上下文、检测并打断循环失败、采用"推理三明治"策略优化推理预算分配。文章强调上下文工程与LangSmith追踪分析在提升Agent性能中的关键作用。
about 2 months ago
Anthropic分享Claude Code开发经验:通过提示词缓存优化降低60-90%成本,涵盖提示结构设计、缓存命中率监控、工具延迟加载及上下文压缩等关键策略。
about 2 months ago
深入解析Claude提示词自动缓存机制:大语言模型多轮对话中,Agent框架需重复发送上下文与工具描述,造成高额token开销。通过cache_control实现预填充计算复用,缓存token费用仅为基础输入的10%。本文详解缓存工作原理、自动缓存块跟随策略,并探讨多模型Agent开发的适配建议。
2 months ago
本文分享了构建 Claude Code 过程中的核心经验教训,从 Agent 设计的视角探讨如何打造高效的AI 智能体。文章深入分析了操作集合(action space)设计的关键挑战,包括工具发现机制的三次迭代演进、AskUserQuestion工具的设计思路,以及如何随模型能力提升重新评估工具需求。同时介绍了从被动 RAG到主动上下文构建的搜索接口演进,以及渐进式信息披露模式在约20个工具间的平衡实践。核心洞察在于:理解模型需要什么,不能依赖固定规则,而需要持续观察模型行为、仔细阅读输出并不断实验调优。
2 months ago
我们正处于 AI 的转折点。多年来,我们只关注模型本身,模型有多聪明、多优秀?我们查看排行榜和基准测试,看模型 A 是否击败了模型 B。 顶级模型在静态排行榜上的差距正在缩小。但这可能只是一种假象。模型之间的真正差距,会随着任务时间的延长和复杂度的提升而逐渐显现。这归结为持久性:一个模型在长时间执行数百次工具调用的过程中,能多好地遵循指令。排行榜上 1% 的差异,根本无法检测出一个模型在五十步之后...
3 months ago
我们与跨行业的数十个团队合作构建大语言模型智能体。始终如一,最成功的实现使用的是简单、可组合的模式,而非复杂的框架。 过去一年,我们与跨行业的数十个团队合作构建大语言模型(LLM)智能体。始终如一,最成功的实现并没有使用复杂的框架或专门的库。相反,它们是用简单、可组合的模式构建的。 在本文中,我们将分享与客户合作以及自己构建智能体所学到的经验,并为开发人员提供构建高效智能体的实用建议。 什么是智能...
3 months ago
上下文工程原则 我们将逐步讲解以下原则: 共享上下文 (Share context) 行动蕴含隐式决策 (Actions carry implicit decisions) 为什么要思考原则? HTML...
3 months ago
本文介绍如何在纯 Rust 中编写 SIMD 加速代码。AMD Zen 5 是首款拥有完整 512 位数据通路的 CPU,开发者终于可以放心使用 AVX-512...
4 months ago
Erlang是一个非常强大的分布式平台,其中一大特点就是可以为集群中任意一个进程添加全 集群唯一标识。本文通过分析Erlang/OTP的代码,来介绍Erlang是如何完成全集群唯一名标 管理。也就是常说的进程名字管理。