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警报!你的Agent工作流,是不是总在关键时刻“掉链子”?Claude这三大招,让它拥有“超长待机”!

我们在讨论 AI Agent(智能体)时经常会发现一个问题,Agent 往往跑不远,任务一复杂,Agent 就容易“断片”或者“发疯”。为什么会这样?因为 AI 的“脑容量”(上下文窗口)是有限的。工具越多,干扰信息就越多。中间步骤越多,无效信息就越多。

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#docker#eureka#容器 +1
警报!你的Agent工作流,是不是总在关键时刻“掉链子”?Claude这三大招,让它拥有“超长待机”!

我们在讨论 AI Agent(智能体)时经常会发现一个问题,Agent 往往跑不远,任务一复杂,Agent 就容易“断片”或者“发疯”。为什么会这样?因为 AI 的“脑容量”(上下文窗口)是有限的。工具越多,干扰信息就越多。中间步骤越多,无效信息就越多。

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#docker#eureka#容器 +1
别再让“差评”叫醒你!我们用Agent体系,实现了智能客服的“7x24小时自我进化”!

大模型和算力的快速发展,促进了很多行业的变革,即使目前AI仍然处于“自主行动”的初级阶段,即“辅助人”的阶段,其巨大的潜力和演进路径却是相对明确的。

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#docker#eureka#容器 +1
别再让“差评”叫醒你!我们用Agent体系,实现了智能客服的“7x24小时自我进化”!

大模型和算力的快速发展,促进了很多行业的变革,即使目前AI仍然处于“自主行动”的初级阶段,即“辅助人”的阶段,其巨大的潜力和演进路径却是相对明确的。

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#docker#eureka#容器 +1
王炸!别再吹Agent了!一位资深架构师的反思:Agent设计,为什么依然困难重重?

当你构建自己的 Agent 时,可以选择底层 SDK,比如 OpenAI SDK 或 Anthropic SDK,也可以选择更高层次的抽象,比如 Vercel AI SDK 或 Pydantic。我们之前的选择是采用 Vercel AI SDK,但只使用其提供商抽象,基本上自己驱动 Agent 循环[1]。现在我们[2]不会再做这样的选择了。Vercel AI SDK 本身没有任何问题,但当你尝试

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#java#数据库#前端 +3
王炸!别再吹Agent了!一位资深架构师的反思:Agent设计,为什么依然困难重重?

当你构建自己的 Agent 时,可以选择底层 SDK,比如 OpenAI SDK 或 Anthropic SDK,也可以选择更高层次的抽象,比如 Vercel AI SDK 或 Pydantic。我们之前的选择是采用 Vercel AI SDK,但只使用其提供商抽象,基本上自己驱动 Agent 循环[1]。现在我们[2]不会再做这样的选择了。Vercel AI SDK 本身没有任何问题,但当你尝试

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#java#数据库#前端 +3
还在背“用户故事”?豆包PM笔试已「超纲」!这份答卷,让你看清Agent设计的真正门槛!

前段时间,我参加了豆包的AI产品经理笔试。题目很有趣:针对Manus这类通用Agent,为特定人群设计特定场景,并完成从需求拆解到工具定义的完整方案。完成笔试期间,我系统性研究了 OpenAI Function Calling、Anthropic Tool Use等工具接口规范和 Agent 调度机制,以及Manus首席科学家Peak Ji分享的Context Engineering最佳实践。在那

#docker#eureka#容器 +1
还在背“用户故事”?豆包PM笔试已「超纲」!这份答卷,让你看清Agent设计的真正门槛!

前段时间,我参加了豆包的AI产品经理笔试。题目很有趣:针对Manus这类通用Agent,为特定人群设计特定场景,并完成从需求拆解到工具定义的完整方案。完成笔试期间,我系统性研究了 OpenAI Function Calling、Anthropic Tool Use等工具接口规范和 Agent 调度机制,以及Manus首席科学家Peak Ji分享的Context Engineering最佳实践。在那

#docker#eureka#容器 +1
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