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AI编程系统化工程方法论-让AI开发从随意尝试变为可靠工程

博主头像 AI编程系统化工程方法论-让AI开发从随意尝试变为可靠工程当下多数人使用AI编程时，遇到的代码问题大多并非AI编码失误，而是人机需求未充分对齐导致AI只能自主脑补逻辑、适配需求。常规的AI编程仅停留在“整点东西玩玩”的零散尝试层面，想要将其升级为标准化、可落地、可迭代的可靠系统工程，核心依靠三大闭环 ...

Spring AI 2.0.1 发布，一大波新特性袭来！

博主头像 大家好，我是R哥。 距离《Spring AI 2.0 正式发布，让 Java 再次伟大！！》已经 2 个多月了，Spring AI 2.0.1 来了，这是 2.0.0 GA 之后的第一个维护版本。 可能看到 2.0.1，很多人的第一反应可能是小修小补，这次真不能只看版本号，东西还不少呢。 Sprin ...

奇摩有话说：WorkBuddy多智能体协作实战

博主头像 单个AI智能体受限于单一视角，企业落地更需要分工明确的多智能体协作。本文结合奇摩团队的WorkBuddy实践，拆解Writer、Reviewer、Image-Gen、Publisher四类角色的协作链路，并以真实数据对比人工模式与智能体流水线的效率差距。 ...

AI评测总跑偏？五个设计要点让结果更可信

博主头像 为什么需要认真设计评估 AI工具要上线，不能光靠几个手工例子拍脑袋。就像给生产API写单元测试一样，AI代理需要一套自动评估机制，才能持续知道它好不好用。但评估要烧token，所以设计评估本身就需要花心思。设计不好，不仅浪费钱，还可能给出错误信号，让你误判产品的真实水平。 先摸清评估框架的脾气 不同... ...

Agent 学习笔记 27：Agent 安全与可靠性：从 Prompt 注入到运行时防护

博主头像 普通聊天模型答错可能只是体验问题，能读文件、发邮件、执行代码的 Agent 答错就可能变成真实损失。安全不能依赖一句“请勿执行危险操作”，而要贯穿输入、模型、工具和运行环境。 Prompt 注入利用了数据与指令混在一起 网页、邮件和文档中可能包含诱导模型忽略规则的文字。外部内容必须标记为不可信数据， ...

Agent 学习笔记 26：Agent 应该怎样评估：从 Prompt 调优到回归测试

博主头像 评价聊天回答可以看正确性和表达，评价 Agent 还要看它是否选对工具、走了多少步骤、有没有恢复失败、成本是否合理，以及副作用是否受控。只看最终文本，会错过大部分真实问题。 把结果指标和过程指标分开 结果指标包括任务成功率、事实正确性和用户接受度；过程指标包括工具选择、参数正确率、步骤数、延迟、to ...

我不会美工，用 WorkBuddy 1 分钟做出 4 张海报

博主头像 先说结果：下面这 4 张海报，从我发出指令到拿到图片，大约 1 分钟。 我不会美工，也没有打开 Photoshop。用的工具，是我之前用 WorkBuddy 做的一个海报生成器。这个生成器本身也没花几分钟，具体开发过程我在上一篇文章里写过。 这次我把海报生成器的网址、产品截图和要求一起发给 Work ...

体验向量数据库 qdrant

博主头像 作者:张富春(ahfuzhang)，转载时请注明作者和引用链接，谢谢！ cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 背景 为了早点搞懂公司的百万行 C# 的祖传代码，我想在缺乏文档、缺乏帮手的情况下，先建立一个 企业知识库 来快速帮我理清头绪。 一开始，我是打算以 weav ...

Agent 学习笔记 25：MCP、A2A、ANP：Agent 之间如何通信和协作

博主头像 Agent 生态扩大后，最先出现的并不是“模型不够聪明”，而是连接成本：每个工具都要适配，每个 Agent 都用自己的消息格式，身份和权限也无法统一。协议的价值，是减少这种点对点胶水代码。 三类协议关注不同边界 MCP 更关注模型应用怎样发现和调用外部工具、资源与提示；A2A 关注 Agent 之间 ...

FinGPT：21K星开源金融大模型，一张 RTX 3090 就能微调出超越 GPT-4 的情感分析

博主头像 金融大模型听起来像是只有华尔街和巨头才玩得起的东西——BloombergGPT 训练一次要花约 267 万美元、跑 53 天、动用 512 张 A100。但 FinGPT 用一条完全不同的路线把它拉到了桌面级：开源、轻量微调、单张消费级显卡就能跑出同样的效果，甚至在某些金融情感分析基准上跑赢了 GP ...

Agent 学习笔记 24：多 Agent 协作：什么时候一个 Agent 不够用

博主头像 多 Agent 很有吸引力：规划者、研究员、开发者和审查者各司其职。但如果任务本身没有清晰边界，把一个 Agent 拆成五个，通常只会增加消息、成本和责任推诿。 先判断是否真的需要拆分 适合多 Agent 的任务往往可以并行、需要不同工具或上下文，或者存在明确的生产与审核角色。线性短任务、共享状态高 ...

AI生产力：从效率到工作流重构

博主头像 当初学专业的笔记还在吗？相信大部分人都没保留，而能力在不断积累和更新，关注和思考的角度在变化，在AI蒸馏我们的同时。也可以用AI的能力，去蒸馏一下魔幻的职场。 ...

个体看衰AI，企业加速转型

博主头像 信息化数字化智能化，十年前的说法在逐步兑现。最后回到一个灵魂拷问：当业务运营更加高效。组织间的协作更加流畅，企业究竟想去拓宽市场，还是手起刀落降低成本？ ...

Agent 学习笔记 23：DeepSeek Harness：一切皆插件的开源 Agent 底座

博主头像 Agent 底座很容易走向“大而全”：模型、工具、记忆、渠道和界面全部互相依赖。DeepSeek Harness 的插件化思路提醒我，扩展能力的关键不是不断改核心，而是让核心保持小，让变化通过清晰协议接入。 “一切皆插件”的前提是协议稳定 模型 Provider、工具、记忆后端、事件处理器和界面都可 ...

实测：WorkBuddy自动发小某书，账号差点违规

博主头像 实测：WorkBuddy自动发小某书，账号差点违规 我替大家试过了：现阶段，不建议用 WorkBuddy 自动发布小某书。 前几天我做了一个实测：让 WorkBuddy 通过自动化浏览器完成小某书内容发布。结果没过多久，账号就收到了“疑似使用第三方工具或脚本自动浏览、查看或发布内容”的违规预警。 我 ...

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