「经验工程化」共找到 1778 篇相关文章
OpenAI 开发者的 Skill 经验：如何使用评估系统来优化 Skill
文章聚焦 OpenAI 开发者优化 Skill 的方法，指出迭代 AI 技能效果难测，可借助评估系统。介绍了用 Codex 评估的流程，包括明确标准、创建技能、手动触发找漏洞等，还提及不同阶段的评估重点和工具。
Agent框架各自为战？谷歌&微软：用Agent-KB让经验自由流动
当前不同框架的Agent知识无法互通，谷歌、耶鲁、字节、oppo等团队联合提出Agent KB，这是通用记忆基础设施，能让异构Agent框架共享经验。它有师生双阶段检索机制，实验验证其能带来显著增益。
吴恩达来信：AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用
吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项，介绍需了解的技能，如LLM基础、用数据为模型提供依据等，并阐述各技能要点，还提及构建AI系统与传统软件的区别。
工作场景AI化，一个月花100美元订阅AI工具值吗？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请来也科技胡一川等探讨 AI 时代「10x 个体」与「10x 组织」。指出「10x 个体」核心是主动思考、善用工具，组织应从「固态」向「液态」转型，还分享了 AI 工具使用与落地经验。
Agent 护城河：揭秘Harness的三大支柱
上海交大等机构研究者梳理LLM Agent设计逻辑，指出能力正从模型内部流向外部，外部化有记忆、技能、协议三大支柱，Harness负责协调，Agent竞争转向外部化基础设施。
刚刚，翁荔博客又上新：通过Harness工程实现AI自我提升
翁荔新博客聚焦Harness Engineering，梳理围绕‘Harness自我优化’的研究，探讨递归式自我提升发生层面，还指出自动化研究和自我提升系统面临的瓶颈，如评估标准模糊、奖励作弊等。
深入体验 A2A SDK：一步步教你构建“服务化”的 Agent 系统
文章基于A2A最新Python - SDK，介绍将LangGraph的Agent通过A2A协议对外暴露并服务的方法，涵盖核心架构、概念、交互流程，以及A2A Server端、Client端实现和测试总结，还提及A2A优势。
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。
To Agent, not Human
软件开发正从面向人类转向面向Agent。作者将newtype内容生产系统CLI化，供Agent使用。当前各种工具CLI化，Skill生态爆发，技术栈含CLI、MCP、Skills、Framework四层。
OpenAI 宣布启动“全国人工智能教育研究院”：美国K-12教育全面AI化
OpenAI宣布与美国教师联合会合作，启动‘全国人工智能教育研究院’，这是为期五年的计划，目标是为全美40万K12教育工作者提供AI培训和支持。OpenAI五年内投入1000万美元，计划在多地建中心。