1.业界智能体应用

2.业务参考架构库

教育智能体

3.技术参考架构库

1.claude code开发工具技术架构

2. 谷歌gemini企业agent平台技术架构

3.摩根大通基金顾问助手技术架构

4.智能体AI系统参考架构

5.智能体技术架构方法论总结

6.RAG架构对比分析

7.端到端智能体架构

4. 业界对AI智能体工程化的思考

1. software engineering 3.0

软件3.0范式


软件3.0就是英语进行自然语言编程

vibecoding的发明者观点：

openAI founder&特斯拉CTO的思考

你可以外包你的思考过程，但你不能外包你的理解

产品即公关

2.AI时代最重要的开发者技能

1.专业技能

• ML& dataScience
• 神经网络（CNNs&RNNS&Tensorflow&Pytorch）& 深度学习
• NLP(NLTK&spacy&transformer)

2.软技能

• 领域知识（行业知识）
• 终生学习和适应（online courses, attending conferences, participating in AI communities, and exploring open-source projects）
• 批判性思维&解决问题的能力
• 跨学科协作（与数据科学家、领域专家、其他干系人开发AI方案。沟通协作&团队协作）
• 业务理解
• 选择的艺术（创造力、创新、天赋直觉）

3.生产环境的AI编程原则

AI落地实战方法论