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什么时候一个 Agent 就够了,什么时候必须拆分?拆分后如何编排?Token 经济学如何决定你的架构选择?这篇用数据和案例来回答。
为什么"管控与执行分离"是生产级 Agent 系统的核心原则?当你有 100 个 Agent 同时运行时,"能跑"和"能管"之间的距离,比"能写代码"和"能写生...
真正的优势我觉得不取决于规模,而取决于谁能更快把 AI 能力融合进自身的业务
假设你的团队需要完成这样一个任务:"重构用户服务(user-service),将单体模块拆分为认证、画像、偏好三个独立服务,同时保持 API 兼容并更新所有调用...
假设你让 Claude Code 帮你重构一个微服务模块。前 15 轮对话中,Agent 做出了一系列重要的架构决策——选择了事件驱动模式、定义了消息格式、约定...
目标读者:有 3 年以上经验的后端开发者,熟悉 Java/Go/Python,了解中间件与分布式系统。本篇延续系列的「后端视角」特色——每个 AI 概念都用后端...
搞什么?
公司如果发展成大公司了,就不是一言堂了,不管做啥都需要讲清楚ROI。除非有绝对权力的那个人能够任性一回长期专注支持搞一个事情。但是阻力也不小的,毕竟像秦孝公相信商鞅那样的组合在几千年历史书里面都少见。大多数是开始的时候轰轰烈烈,中途各路诸侯捣乱,然后一地狗血的多。
Agent 的做法完全不同。它不会把所有步骤写死,而是让模型自己决定下一步。内部发生的事情大概是这样:
——从OpenAI Symphony实验看Harness Engineering的范式革命
如果你在过去一年关注过 AI 基础设施的动态,大概率已经刷到过类似的叙事:AI 网关是多模型管理的"银弹"——一套 API 统一接入,解决供应商碎片化、成本失控...
任务相同:让 GPT-4o 调查一个生产环境 OOM 事故——读取应用日志、定位内存泄漏的代码路径、编写修复补丁、创建包含根因分析的 Pull Request。
在近期与AI工程师的交流中,我总爱问一个场景题:LLM推理服务不可用时,系统如何降级?大部分人的回答停留在“换模型”或“重试”,很少有谁能说清退避策略,更别提防...
"If you're not the model, you're the harness."—— 如果你不提供智能,你就提供让智能可靠运行的基础设施。
2026年6月,一条12个英文单词的推文引爆了AI工程圈。它背后指向的不仅是一个新概念,而是软件开发正在经历的第四次范式跃迁——从"告诉AI每一步该做什么"到"...
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