「工程闭环」共找到 1016 篇相关文章
从0到1搭建生产级Agentic AI系统：踩坑心得
作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目，指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计，还给出工程化落地避坑指南。
Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？
AI时代，数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖，因其能处理多模态数据，唤醒沉睡数据，驱动业务，还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南，其多模态数据湖已在多行业落地。
具身智能开始进入「下半场」：从会干活到干完活
具身智能正处热门，国内今年上半年赛道融资额高涨。但钱与落地有落差，拉格朗日具身技术自研 Agentic OS，采用分层智能架构处理工程问题。还推动工序重构，制定技能矩阵和排期计划，其团队背景多元，赌让机器人干完活路径。
Chroma创始人「Context Engineering」5 步杀疯全网
文章聚焦Chroma创始人提出的「Context Engineering」，指出RAG已死，上下文工程崛起，还给出实用建议，如聚焦检索、混合召回等，介绍了上下文工程包含的数据摄入、查询等内容。
AI自己写代码做科研还跑赢了前沿算法？清华团队开源Alchemy框架
清华团队开源 Alchemy 框架，它是面向自动化 AI 科研的标准化研究环境，能让 AI Scientist 摆脱工程负担，专注算法创新，还支持多领域、多任务，具有多种特性，在多模态推荐任务中表现出色。
还在复制粘贴提示词？Memory+Checkpointing 让你从"每次重头来"到"迭代越来越快"
文章介绍了Claude Code最佳实践地图，它将零散手动探索工程化，把关键模块整理成可导航路线图。核心功能包括三段编排、Subagents、Memory + Checkpointing，还给出不同场景方案及使用方法。
从实践到原则：为 AI Agent 构建的 Harness Engineering 落地与探索
生成式 AI 进入软件开发核心流程，但 AI 写代码速度超团队控复杂度能力。问题不在模型，而在软件工程系统。Harness Engineering 试图解决此问题，从三层面重新设计工程系统，已有公司实践。
年终总结，通用Agent在企业落地，为什么这么难？到底要怎么做？
文章指出通用Agent在企业落地难，原因有模型本身问题、工程化落地难度被低估、安全合规要求高。还介绍金蝶苍穹Agent平台，它嵌入企业管理场景，有业务模板、开放标准和安全保障。
FUTURUS未来黑科技徐俊峰：侧翼突围，构建AR全栈解决方案｜甲子光年
2026崇礼论坛上，FUTURUS未来黑科技徐俊峰指出AI产业面临瓶颈，创业者应‘侧翼突围’。他认为以汽车挡风玻璃为介质的AR技术是数据闭环关键切口，还描绘了AR全栈解决方案赋能车厂的商业蓝图。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。