「非工程背景」共找到 1454 篇相关文章
智能体工程的隐形技术债：10分钟造出一个 Agent，公司却要为它养一个平台团队
如今构建智能体容易，但投入生产后会面临诸多问题。文章围绕智能体绘制出集成、上下文湖等七个基础设施模块，分析各模块隐性技术债务，并指出不同阶段债务表现，还提及应对措施及相关会议推荐。
仅用提示词工程摘下IMO金牌！清华校友强强联手新发现，学术界不靠砸钱也能比肩大厂
清华校友杨林和黄溢辰，仅用提示词设计和自我迭代验证流程，让基础模型Gemini 2.5 Pro达到IMO金牌水平。他们设计的流程分六个步骤，用差异化提示词，最终为5道题生成严谨解答。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
如何让Agent更符合预期？基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验
文章围绕云小二Aivis项目，分析Agent不按预期输出的原因，从预期和技术层面展开。还总结十大优化经验，如清晰预期、精准投喂上下文等，为构建和调优Agent提供参考。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈，北大团队提出SEAlign对齐框架：显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好，但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架，通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点，提升模型在真实工程任务表现，成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
智谱首秀工程实战经验！Coding Agent日均数亿次调用，GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了
今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎，随着用户和调用量上涨，Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客，披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。
Cloudflare 选择 PostgreSQL 扩展而不是专用的 OLAP 来进行 100K 行 / 秒的分析
Cloudflare工程团队解释选TimescaleDB而非ClickHouse为内部平台增分析报告功能的原因，强调存储分析与配置数据简单性和专用OLAP系统性能的“惊人平衡”，介绍了项目发展及TimescaleDB优势。
Vibe Coding 何必只在桌面 IDE，多端智能体协同的思考与设计
依托下一代开源 AutoDev 架构，在 AutoDev 多平台预览版中实现了 Server 与 Android 的架构一体化与协同。Vibe Coding 可按自然语言提示生成代码，现阶段能完成 80% 功能，但跨越剩下 20% 挑战需团队工程化落地。
Anthropic 最新博客：构建 AI Agent 评估体系完整指南
Anthropic 工程团队发布博客《Demystifying evals for AI agents》，揭秘内部对 AI Agent 的评估方法，涵盖评估结构、构建原因、常见 Agent 类型评估技术、评估非确定性处理、构建路线图及与其他方法配合策略等。
当「变大」不再是唯一的路，又一国产模型开源了
2026年6月智谱开源GLM - 5.2，心洲科技前沿实验室Mind Lab开源Macaron - V1，基座升级至GLM - 5.2。它押注持续学习与群体智能，成绩优于基座，相关理念和工程路径获验证。