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《动手写AI Agent》前言 · 先看完成品
作者因想搞懂 Agent 原理,且市面上缺系统学习资料,决定手写一份教程,即《动手写 AI Agent》。书中 Ling 是从零手写的编程助手,介绍了其 8 个应用场景、技术规格,还说明了适合读者与全书路线图。
小扎秘密研发CEO Agent!开源「人生托管系统」爆火
《华尔街日报》披露,扎克伯格正开发“CEO Agent”,绕过汇报链获取信息。同时,一AI博士生因生活管理难,开源含8个Agent的“人生托管系统”,引发讨论并指出隐患。
评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势
文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈,如语义膨胀、信息密度不均等;阐述Agent间协同结构演化,包括松耦合编排、语义协同等;还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。
狼人杀AI对决:手把手教你打造高分Agent
作者参加AI狼人杀比赛,分享构建高分Agent全过程。介绍比赛规则、题目挑战及解题思路,阐述Agent基础能力,如缓存、并发集成等,还提及模型调优、战术策略,最后开源代码,分享心得体会。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点,指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
一个For循环就是全部:BU开源了它的Agent框架
Browser Use团队开源bu - agent - sdk,设计理念简单,Agent就是一个for循环。它减少抽象、最大化模型自由度,解决了传统框架行动空间不完整等问题,支持多模型,开发者可自由选模型。
详尽地带你从零开始设计实现一个AI Agent框架
文章详尽介绍AI Agent框架,从理论到实践,涵盖多种模式、主流框架对比,强调上下文工程是核心,还给出极简框架实现及应用示例,虽有不足但能助看清Agent本质。
Zed 为什么不用自己造 Agent?OpenAI 架构师给出答案:Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域,但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”,架构师介绍构建挑战与使用模式,还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。
从 RLVR 到 RLSVR:开放式任务如何获得可核验奖励
COLM 2026 论文提出 RLSVR 及 SpyRL,把摘要等开放任务变成“谁是卧底”游戏,用投票生成可核验奖励,在多任务有提升,但也暴露代理目标与质量关系、成本等问题。
自建一个 Agent 很难吗?一语道破,万语难明
作者分享给传统研发平台接入 Agent 开发能力的经验,介绍技术选型、方案落地、系统提示词优化、知识库建设等内容,还提及工具接入、上下文管理等方面,为想自建 Agent 的人提供启发。