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新闻资讯7

登上热搜!Prompt不再是AI重点,新热点是Context Engineering

最近「上下文工程」很火,Andrej Karpathy 为其打 Call。它和「提示词工程」不同,是构建自动化系统给模型提供输入。文章介绍了其核心要素、实践方法论,还给出了参考的博客和视频。

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吴恩达评Agent现状:MCP尚处“蛮荒”,单Agent跑通已是“奇迹”,A2A协作堪称“双重奇迹”

吴恩达与LangChain联合创始人对话,评Agent现状。他认为MCP尚处‘蛮荒’,单Agent跑通不易,A2A协作更难。还谈了Agentic架构、AI系统构建、工具使用、语音技术等,给出创业建议。

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Spring AI Alibaba实践|后台定时Agent

文章参考Langchain,探讨Agent新运行形态,Spring AI Alibaba(SAA)为开发提供框架。介绍自主运行Agent优势、适用场景,说明构建方法,还给出店铺经营分析和评价舆情分析两个实践案例代码。

阿里云开发者
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AI 智能体实践评估:基准、框架与经验总结

文章为将 AI 智能体从原型落地到生产环境的团队提供实用评估框架。指出传统评估不适用于智能体,介绍评估工具,阐述五大评估支柱,还给出基于 Claude 和 LangChain 的评估示例及实践经验。

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新闻资讯7

成熟工程师1天完成调试,AI工程实践被MCP彻底颠覆?

去年11月Anthropic发布模型上下文协议(MCP),开发者社区迅速采用,AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成,简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东,解析其架构、应用及商业价值。

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