「上下文工程」共找到 1226 篇相关文章
打造高可靠 AI 助手：Skill 编排、Workflow 设计与 Spec Coding 的深度实践
文章拆解上下文工程五大实践模式，对比 Skill 与 Subagent 差异，介绍 Vibe Coding、Spec Coding。分析使用 Skill 做 AI Coding 的问题，提出 Workflow 概念及解决办法，还说明了工作流使用方法和适用场景。
微软预览 Foundry Agent Service 长期记忆功能，简化状态管理
在年度 Ignite 大会上，微软宣布公开预览 Foundry Agent Service 中的记忆功能，这是全托管长期记忆存储，与代理服务原生集成。开发者可存储、检索和管理关键上下文，系统自动处理复杂“管道”。
2025 年 InfoQ 趋势报告：云计算和 DevOps 篇
InfoQ 2025 年云计算和 DevOps 趋势报告展示技术采用阶段趋势图，介绍新增或更新技术。涉及 AI Agent、MCP、平台工程等趋势，指出云 DevOps 生态成熟有新挑战，新阶段需整合多种要素。
别学歪了，从泄漏的 CC 源码看 Harness 才是硬道理
作者结合Claude Code源码泄漏事件，介绍harness是套在模型外的“驾驶系统”，阐述其作用，如让Agent连续工作、稳定运行等。还提及相关开源书，揭示harness工程核心原则。
吴恩达来信：AI Fund 如何培养 AI 构建者
吴恩达分享 AI Fund 培养 AI 构建者经验，非工程背景同事从‘AI Python 入门课程’学起，掌握构建模块，还列举他们构建的应用示例，鼓励更多团队让人人有能力用 AI 构建。
她拒了贝索斯，离开黄仁勋，只为回答一个问题：AI能学会物理世界吗？
近日，AI初创公司Accelerated Understanding亮相，由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流，目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大，公司想解决AI验证瓶颈，产品面向科研工程机构。
Karpathy头疼的“AI游戏困境”，被这款15分钟出包的国产神器破解了
8月初Andrej Karpathy指出通用AI做游戏时，LLM无法高效审查工作的弱点。而国产平台Spellcaster能先解析自然语言确定游戏设计，15分钟出包，还内置测试员验证，团队想工程化落地新方向。
Vibe Coding 再升级，做世界顶尖的 Agentic Engineering！
过去18个月，AI Coding工具从‘辅助补全’到‘独立编程’质变，决定Agent产出质量核心变量从模型能力转向工程系统。文章探讨工程师角色迁移、Context Engineering、对抗Agent缺陷、长期维护及发展路径等问题。
Meta AI大洗牌！超级智能一拆四，小扎押注硅谷华人，LeCun或已出局
8月20日Meta半年内第四次重组AI部门，超级智能实验室一分为四，或弃Llama 4转闭源模型，开源理念动摇。Meta还进行财务和基建“加码”，此次重组或意味着从研究到工程落地的转移。
解密 Cursor：一位深度用户的原理探析与实验验证
文章作者作为 Cursor 付费用户，通过实验分析其与大模型通信机制和设计原理。用 OpenAI 的`gpt - 4o`模型做实验，发现它是‘基模 + 若干工具’组合，也指出在真实项目因上下文不足表现不佳。