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AI编码不是梦:手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用,以后端开发为例,介绍用AI编码实现需求的流程,涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题,提出解决方案,给出生产案例,最后展望AI在研发中的应用前景。
从静态模型到数字生命体:自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展,但现有系统依赖人工预设,难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体,可通过环境反馈自动优化,还提出三定律、四阶段范式演进模型等,开源EvoAgentX框架。
OpenClaw 走红背后:Agent、AI Coding 与团队协作的新问题
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨 OpenClaw 爆火背后的问题,如 Agent 能否进入研发流程、AI 写代码边界等。专家认为 OpenClaw 并非低门槛产品,AI Coding 需解决可控问题,团队落地要平衡 SPEC 和 Vibe 模式。
ThinkChain:一个让Claude边调用工具边思考的开源框架
ThinkChain是展示Claude高级能力的Python项目,其核心创新是将工具执行结果注入Claude思维流,改变AI与工具交互方式。它支持零配置启动,有丰富工具集,还具备交互式命令等特性。
来自 Manus 的一手分享:如何构建 AI Agent 的上下文工程?
Manus 公司联合创始人季逸超分享为 Manus 搭建上下文工程的经验。文章探讨构建 AI 智能体时的关键抉择,给出围绕 KV - Cache 设计、通过掩码约束行为等构建原则,助开发者少走弯路。
Karpathy:我不是要造新词,是「上下文工程」对 Agent 来说太重要了
Andrej Karpathy 认同Shopify CEO关于「上下文工程」的观点。它指为大语言模型提供恰当信息和工具,比提示词工程更重要。文章介绍其概念、与提示词工程区别,及写入、筛选等落地策略。
5w颗星!前Google工程师为Agent打造的设计系统
Anthropic的frontend - design是Claude首个广泛使用设计技能,Impeccable由此起步并扩充功能。它有一次设置流程、23条命令、59条确定性检测规则等,还给出反模式,介绍多种安装方式及使用方法。
63页的面向AI搜索范式:Multi-agent、MCP、DAG、RL
百度搜索发布63页《迈向人工智能搜索范式》Paper,介绍模块化、多智能体框架,新范式协调四个专门LLM代理处理搜索事务,还提及新内容及重要性,为下一代AI搜索系统提供基础。
独一份!带动效的 PPT 生成 Agent!使用教学&创作思路
作者实现用 Nano Banana Pro 生成带演示动画的 PPT 这一独特功能。介绍了更新后的 PPT 生成 Skills 能力、使用方法、创作思路,还提及成本及对 AI Coding 发展的看法。
自搜索强化学习SSRL:Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成,引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge,降低幻觉。还探索Sim2Real有效性,验证SSRL训练模型在真实场景泛化性,且所有训练数据等已开源。