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当我把 AI 变成一个"算法":Skill 工程化设计的心路历程
作者分享将 Agent 工程化设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点,引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理,还设计了 Workflow 串联工具,实现自动扩展和无缝互转,最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。
6 个关键维度:如何把 OpenClaw 工程化为企业可控生产力平台。
文章探讨如何将 OpenClaw 工程化为企业可控生产力平台,从多租户与共享、安全管控、企业应用集成等六个维度进行系统化设计,给出不同场景适用模式及管控思路,助力其在企业安全、高效运行。
Anthropic万字Skills教程,把Agent工程的核心武功秘籍说明白了
Anthropic官方发布33页Skills构建指南,详细介绍构建高效Skill的方法,涵盖基础概念、规划设计、测试迭代、分发共享等内容。还提及openai用codex agent做项目的经验,指出人类审查成瓶颈,引出渐进式披露的核心秘籍。
谷歌推出 LLM-Evalkit,为提示词工程带来秩序与可衡量性
谷歌推出基于 Vertex AI SDK 的开源框架 LLM - Evalkit,让大语言模型提示词工程更有序可衡量。它整合实验、测试等环节,与谷歌云工作流集成,有无代码界面,已在 GitHub 发布。
从上下文工程到 AI Memory,本质上都是在「拟合」人类的认知方式
文章结合胡塞尔现象学,探讨从上下文工程到AI Memory,指出它们本质在‘拟合’人类认知。介绍二者概念及构建方法,对比人类与AI记忆异同,还通过与胡塞尔对话,思考AI意识等哲学问题。
Rust 版 OpenClaw 来了!单文件、零依赖、强沙箱、自带“故障转移”!
Rust版OpenClaw——Moltis问世。其零依赖、全沙箱、反泄露,以Rust架构带来多好处,还统一模型接口,支持本地模型离线运行,安全和存储机制出色,是面向生产的Agent框架。
MiniMax Agent 接管桌面:动动嘴,电脑就把活干完了 | 10+个技巧分享
介绍 MiniMax Agent 桌面端,它是 Web 端进化版,能控制浏览器、处理本地文件。文中分享了其使用技巧,如环境配置、文件管理、垃圾清理等,还提及多种实战场景及玩法,凸显其主动性优势。
YC最新总结顶尖的提示词应该怎么写?
提示工程在大模型时代愈发重要,其核心在于提示词设计。近日,YC在播客分享从与大模型创业公司学到的提示工程实践,涵盖核心原则、进阶技巧、企业级实践、创业者模式等内容。
把PLC仿真搬进浏览器,小参数模型也能实现高工程通过率
上海交通大学联合Sema研究团队推出SemaPLC,将AI Agent与PLC工程工具链连接,让自然语言需求转化为可编译、验证、仿真的控制程序。它是面向全流程的智能工作台,实验效果优于业界方案。
深度解读|LLM Wiki 的工程实践,从 AI Coding、Obsidian 到 RAG 协同。
文章介绍 LLM Wiki 工程实践。包括为 AI Coding 创建知识地图,指导 Agent 加载上下文;在 Obsidian 构建知识体系,有插件和自定义 Agent 两种方法;还分析其与 RAG 关系,指出可融合互补,不要过度神话 LLM Wiki。