「评测实践」共找到 1135 篇相关文章
Agentic 应用时代,Dify 全链路可观测最佳实践
文章讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发的可观测性挑战,从开发者与运维方视角分析现状、局限与改进方向。云监控推出全景可观测方案,还介绍各组件监控接入步骤及实践指南,最后提及 Qwen - Image 生图优势。
刚刚,Cursor分享了他们使用Agent Coding 的最佳实践
Cursor分享了使用Agent Coding的最佳实践。编码Agent正改变软件构建方式,需理解其工作原理并形成新使用范式,文中还介绍了规划、管理上下文、扩展Agent等多方面的操作方法与策略。
关键技术详解|腾讯一念 LLM 分布式推理优化实践
InfoQ 邀请袁镱分享《一念 LLM 分布式推理优化实践》。介绍了“一念 LLM”设计思路、推理优化挑战与突破等,还对比不同框架,指出优化方向,如先实现 PP,再推进 EP 与 PD 分离。
Harness 工程实践复盘:100% Cache 命中的 Agent 怎么设计?
本文是 ClackyAI 团队在 Harness 工程实践上的复盘。他们经两代失败后用 Ruby 重写第三代 OpenClacky,总结影响成本和效果的 7 个关键决策,如双 Cache 标记、System Prompt 字节冻结等,凸显 Harness 工程对 Agent 产品的重要性。
2025 智能体元年,Agent 开发平台深度评测报告解读
2025 年 AI 产业两大核心趋势并行,AI Agent 产业化落地提速。国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室发布评测报告,对阿里云百炼等四大 Agent 开发平台从 RAG、工作流能力、Agent 工具调用三大维度测试,为行业选型提供参考。
重构开发体验:CodeFuse 智能代码助手的设计与实践
蚂蚁集团技术专家牛俊龙在 QCon 大会分享 CodeFuse 智能代码助手架构设计与实践,介绍本地核心服务设计策略,结合案例优化其 AI 能力,还分享落地经验、教训与未来发展路径。
面向 AI Agents 的高性能数据基座:架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上,晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战,提出多模态数据基座设计目标,并介绍工程实践,证明传统架构有 CPU 瓶颈。
手机上也能写代码?Happy Coder 最佳实践完整指南
Happy Coder可让手机控制电脑上的Claude Code会话,实时双向同步。它由CLI、手机App和中继服务器组成,安装简单,有多种最佳实践和工作流模式,还具端对端加密的安全性。
游戏研发中的 AI 转型:网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享,介绍大模型在游戏研发落地实践。团队用代码知识谱图、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手,在多业务场景落地,推动内部 AI 生成代码覆盖率提升。
Anthropic实践发现:Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计!
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践,提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式,与传统RAG方法不同,使用多步骤搜索动态查找信息。