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AI Agent的上下文工程:构建Manus的经验教训

上下文工程是AI智能体的“系统一”,决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证,给出可复用经验,如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。

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SpecKit 在成熟 Java 项目中的 AI 编码实践

文章分享SpecKit在成熟Java项目的AI编码实践,引入其作为规范管理工具,按标准化流程操作。介绍选型、环境准备、执行步骤,分析优缺点,还提及Qwen - Image解决AI绘画文字问题。

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Harness Engineering?不过是把工程常识换个名字

Chayenne Zhao 发文炮轰 harness 概念,认为它只是工程常识换个名字。她以 SGLang 社区构建多智能体系统为例,阐述解决问题的方案和关键决策,还指出真正驱动改进是环境层面,而非模型。

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基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践

本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构,阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值,还详述评估器设计思路、展示评测结果,最后总结方法论并展望后续工作。

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Cloudflare 通过左移安全实践扩展基础设施即代码

Cloudflare实施基础设施即代码和自动化策略执行,将安全验证前置,消除手动配置错误,在部署前捕捉安全违规。该方案以Terraform等为核心,还解决了采用难题、配置漂移等问题。

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AI智能体的上下文工程:Manus的构建心得

季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得,包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容,还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。

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如何构建企业级数据智能体:Data Agent 开发实践

本文介绍DMS的数据分析智能体Data Agent,它从实验室走向企业生产一线,革新数据分析范式。文中剖析构建要点,对比与传统BI、高级分析差异,阐述技术内核优化及企业级能力,为开发实践提供参考。

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云计算一哥,给 Agentic AI 工程做“减法”

2025 年亚马逊云科技 re:Invent 大会聚焦 Agent,其首席执行官提出未来各领域将运行数十亿 Agent。该公司欲在 Agentic AI 上重构,推出系列工具,如 Amazon Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 等,还在模型训练和工程化方面做减法。

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Agentic 应用时代,Dify 全链路可观测最佳实践

文章讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发的可观测性挑战,从开发者与运维方视角分析现状、局限与改进方向。云监控推出全景可观测方案,还介绍各组件监控接入步骤及实践指南,最后提及 Qwen - Image 生图优势。

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刚刚,Cursor分享了他们使用Agent Coding 的最佳实践

Cursor分享了使用Agent Coding的最佳实践。编码Agent正改变软件构建方式,需理解其工作原理并形成新使用范式,文中还介绍了规划、管理上下文、扩展Agent等多方面的操作方法与策略。

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