登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文围绕“为什么AI越来越像员工，却不能因此完全放手”展开，从Agent连续行动、错误传播半径、信任校准、Human-in-the-loop和Evidence Chain等角度分析AI自主性提升后的工程风险，并提出“AI错误传播半径”作为自测指标，帮助开发者判断应该给AI多大自主权，以及Plus与Pro更适合的使用阶段。
本文围绕“为什么AI任务越复杂，Prompt反而越来越难决定最终结果”展开，从Agent任务的动态状态变化、工具反馈、任务重规划和Workflow控制等角度分析Prompt在复杂AI任务中的角色变化，并提出“任务重规划率”作为自测指标，帮助判断问题究竟来自初始指令不足，还是复杂任务本身已经需要Plan、Checkpoint、Constraint和Done Criteria等完整工作流，最后进一步区
本文围绕“为什么AI明明理解代码，却仍然可能修改错误”展开，从代码理解与系统理解的差异、显性代码信息与隐性工程约束的冲突、AI Agent能力提升带来的新问题等角度分析AI Coding中的真实挑战，并提出“上下文缺失率”作为自测指标，帮助开发者判断自己的AI使用阶段以及Plus与Pro的适用场景。
本文介绍了如何开发Dify插件对接企业ERP/CRM系统，解决实际业务场景中的关键痛点。文章通过客服工单查询案例，分析了企业系统对接的四大难点：系统不可直连、环境地址各异、契约不一致、错误码混乱，提出了基于工具插件的解决方案。 方案核心包括： mock/真实双模式开发，通过契约先行确保接口一致性 base_url配置化，实现环境切换零代码修改 统一错误码映射和公共请求模块，提高稳定性 多工具插件结
本文深入解析 DeepSeek Harness 的 Cordis 插件架构，阐述其“一切皆插件”的核心理念。通过时空可组合性设计，实现模型、工具及会话的全面解耦与动态加载，让开发者能零代码修改切换模型，打造透明可控的 AI Agent 运行生态。
AI Agent越来越能独立执行开发任务，为什么代码库本身也需要变得“Agent-ready”？本文从项目文档、Agent规则、测试验证、目录结构、工具入口和自动化流程等方面，分析什么样的代码库更适合Codex、Claude Code等Coding Agent稳定工作。
2026 年做 AI 应用，拼的不是谁调模型调得好，而是谁把"知识 + 工具 + 编排"这三件事串得顺。LLM 负责思考 + RAG 负责知识 + MCP 负责连接 + Agent 负责行动 = 生产级 AI 系统如果你所在的公司正在探索 AI 落地，不妨从这三件事开始：把公司内部文档、API、数据库通过 MCP 标准化暴露出来用Hybrid RAG 先把知识检索做扎实用一个边界清晰的小场景跑通
持久化执行，任何故障后皆可无缝恢复完整的内存管理，整合短期记忆和长期记忆生产级可靠性可观测性，与LangSmith集成一个为生产环境而生的低层级编排框架完全控制，可直接编写prompt显示状态，State, agent运转的状态记录图状结构生产级可靠。
浏览器自动化是软件测试和流程自动化领域的核心技术，通过Selenium、Playwright等工具实现对网页的编程控制。其原理在于通过驱动协议与浏览器内核交互，模拟用户操作。这项技术的核心价值在于将重复性人工操作转化为可复用的脚本，极大提升数据采集、表单填写和界面测试的效率。在实际应用中，结合大语言模型的代码生成能力，可以构建出能理解自然语言指令并自动执行网页任务的智能体（Agent）。本文以Pl
2025年下半年，Agentic AI 从概念验证走向生产环境，团队普遍遇到的不是模型能力问题，而是权限控制、日志可观测性和交付文档这三板斧。本文结合一个实际部署的自动运维 Agent 项目，复盘从 Demo 到上线过程中踩过的坑，重点讲清楚：为什么任务拆解、工具调用、执行监控和失败兜底，比调接口更重要。---很多人对 Agent 的理解还停留在"能调用工具的 ChatGPT"。这个理解没错，但不
AI Agent
——AI Agent
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
葡萄城开发者空间
EazyDevelop社区
智能体开发者社区
2048 AI社区
AtomGit AI 社区
