共 221 篇相关文章
教程攻略探索AI编码的下一步演进:借鉴CI/CD工程实践,用Orchestrator将Agent编排为状态机,通过YAML模板、Gate机制和Dashboard实现多Agent自主推进,让开发者从操作者转变为决策者。

循环工程(Loop Engineering)是AI使用方式的范式转变,通过构建自动化循环让智能体自主探索、执行和验证任务。本文详解循环工程的核心结构、开环与闭环区别,并通过电商实战案例演示如何搭建多智能体协作系统。

开发者借助Anthropic Opus 5模型,通过Blender MCP和子代理架构,一天内从零打造出无人深空风格太空探索游戏。深入解析这一AI编程案例背后的技术原理、实际完成度与行业启示。

深入解析AI Agent Skills的核心概念与技术实现,从SKILL.md、references、scripts、assets四大要素出发,讲清Skill与提示词的本质区别,助你掌握智能体技能定制方法。

系统梳理AI Agent开发的四阶段学习路线:从大模型基础、ReAct核心范式、记忆与工具使用到多智能体协作,帮助开发者循序渐进掌握智能体开发全栈技能。

一个12人产品团队分享Cursor、Codex、Claude Code、CodeRabbit等AI编程工具的实战体验,探讨工具叠加后的效率瓶颈、场景匹配策略与选型标准,帮助开发团队找到真正值得留下的AI编程工具。

前沿AI模型正加速走向通用化:成本大幅下降、通用模型在数学推理与竞赛编程中超越专用模型、小型编程任务趋近自动化、多智能体工作流持续进化。本文深度解析这些信号背后的技术逻辑与行业影响。

LangChain、CrewAI、AutoGen怎么学?本文对比DeepLearning.AI、DataCamp等主流Agentic AI课程,为有工程背景的开发者提供项目驱动的实战学习路径,帮你快速掌握AI Agent开发核心技能。

Claude Code国内使用完整指南:涵盖CLI安装、CC Switch切换DeepSeek等国产大模型、Git集成、自动化Bug修复及工程化实战技巧,助力开发者高效落地AI编程协作。

从零基础到AI Agent开发工程师,本文拆解四阶段学习路径:核心基础、推理逻辑、多智能体协同与实战项目,帮你构建可落地的AI应用开发能力,找到AI就业新方向。

OpenAI推出的Codex Plugin for Claude Code,让Claude Code负责编写、Codex独立审查,实现双Agent分工协作。本文解析其三组核心功能入口、使用前提与成本口径,帮你判断是否适合引入这一工作流。

Spring AI 1.0稳定版发布,Java开发者无需转Python即可开发AI应用。本文涵盖大模型接入、RAG知识库、智能客服、Agent智能体五种模式及企业级落地实践,助你用Spring技术栈全面进入AI开发领域。

Vibe Coding遭遇天花板?本文深度解析AI编程三段式进阶路径,涵盖Claude Code、Codex工具选型、SuperPower规范驱动开发(SDD),以及从氛围编程走向企业级工程化的完整方法论,助你跨越屎山代码困境。

系统梳理LangChain、LangGraph到多智能体开发的进阶路线,涵盖RAG、Tool Calling、MCP等核心概念,帮助开发者快速切入AI应用开发,掌握大模型工程化实战能力。

深度解析新一代大模型多智能体协作能力:从动态网页端到端生成,到Excel数据表格自动构建,探讨AI如何从聊天问答升级为真正的任务交付工具,以及Agent能力评测趋势。

全面解析LangGraph核心概念,涵盖图API与函数API选型、三层技术架构(图语法/工具层/智能体)、流程可视化三种方法,帮助开发者从LangChain进阶到多Agent编排开发。

聚焦大模型应用工程师面试核心考点,涵盖智能体架构、Multi-Agent、Langfuse评估追踪、安全机制、RAG优化等六大方向,附简历优化策略,助你高效备战AI工程师岗位面试。

深度解析Claude Code智能体编程工具的完整使用方法,涵盖安装配置、定价套餐、模型选择、Token管理、CLAUDE.md全局记忆、MCP集成、Subagent等高级技巧,助你快速掌握AI编程工作流。