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Thin Harness, Fat Skills:AI工程架构的本质

文章介绍了AI工程架构本质,阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则,分析架构分层,包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层,还通过案例展示技能文件进化特性,提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。

AI工程化
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Harness 工程就是控制论

文章指出OpenAI的Harness工程模式与瓦特离心式调速器、Kubernetes类似,都遵循控制论。代码库此前反馈回路在低层面,大语言模型改变现状,但需校准传感器和执行器,忽视工程实践代价会变得无法承受。

宝玉AI
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你不知道的 Agent:原理、架构与工程实践

文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容,如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式,强调 Harness 比模型更关键,还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点,并以 OpenClaw 为例说明落地方法。

阿里云开发者
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用系统架构思维,告别“意大利面条式”系统提示

本文作者分享编写系统级提示词经历,指出‘规则清单式’设计有规则打架、维护难、价值稀释问题。引入系统架构思维,构建四层设计框架,给出编译原则与模板,还重构‘AI编程助手’提示词,实现从‘规则管理者’到‘系统设计师’转变。

阿里云开发者
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品味 + 工程思维:AI 时代最难被替代的两件事

AI 时代,最难被替代的是做选择的品味和把结果做稳的工程思维。语法可交 AI,但需有工程思维,它能让使用者把 AI 用好,避免错误和复杂度失控。文章介绍了培养工程思维的方法。

宝玉AI
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更可靠的主播助理:淘宝主播Agent的Harness工程实战

文章聚焦淘宝主播Agent的Harness工程实战。介绍了Harness基础定义与分层结构,阐述上下文工程、工具调用等八项实战内容,还提及记忆体系特色,强调Harness工程是让主播Agent可用、可控、可演化的关键。

阿里云开发者
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万字长谈丨同济工智院华先胜:工程智能,是 AI 的「成人礼」

雷峰网·AI科技评论对话同济工智院华先胜,探讨工程智能。他认为工程智能是AI与工程深度融合,要从数字走向物理世界,构建体系,实现人机共生,还介绍了研究院成果、灵感计算及操作系统架构等。

AI科技评论
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全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度:生产级 Agent 系统的炼成之路。

技术突破让AI智能体成热点,但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度,剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。

AI大模型应用实践
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超实用提示词模板!AI科学家教你用协作提示词激发大模型潜力

文章由知名AI科学家Lance Eliot所写,指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’,缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术,能让AI成为主动引导者,并以测试展示效果,还说明了适用场景。

AIGC开放社区
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Anthropic 发布 AI Native 全流程实践指南

Anthropic应用AI团队发布实践指南,阐述如何将AI融入软件开发生命周期各环节。指出代码不再是瓶颈,构建快但周边流程慢。指南围绕六阶段展开,给出实施步骤、治理框架和度量指标。

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