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系列定位:面向有 3+ 年经验的后端开发者,从零构建 Agent Harness 工程能力体系 上一篇回顾:[第 14 篇]我们拆解了 Agent 可观测性——...
系列定位:面向有 3+ 年经验的后端开发者,从零构建 Agent Harness 工程能力体系 上一篇回顾:[第 12 篇]我们拆解了安全防护体系——三层 Gu...
你正在用 Agent 执行一个复杂的微服务重构任务。任务进行到第 50 轮时,发生了一件令人困惑的事——
你给 Agent 分配了一个 50 步的微服务重构任务。它已经成功执行了 29 步——分析了代码库、拆分了模块、编写了新接口、更新了配置文件。然后,在第 30 ...
2025年,Anthropic CEO Dario Amodei 公开断言“AI将编写90%的代码”,而 Claude Code 的创建者 Boris Cher...
2026 年,AI 编程已迈入"多智能体协同"的新阶段——单个 AI 助手进化为能协同工作的"智能体军团"。本文从角色分工架构、单智能体与多智能体效率对比、编排...
什么时候一个 Agent 就够了,什么时候必须拆分?拆分后如何编排?Token 经济学如何决定你的架构选择?这篇用数据和案例来回答。
为什么"管控与执行分离"是生产级 Agent 系统的核心原则?当你有 100 个 Agent 同时运行时,"能跑"和"能管"之间的距离,比"能写代码"和"能写生...
假设你的团队需要完成这样一个任务:"重构用户服务(user-service),将单体模块拆分为认证、画像、偏好三个独立服务,同时保持 API 兼容并更新所有调用...
目标读者:有 3 年以上经验的后端开发者,熟悉 Java/Go/Python,了解中间件与分布式系统。本篇延续系列的「后端视角」特色——每个 AI 概念都用后端...
假设你让 Claude Code 帮你重构一个微服务模块。前 15 轮对话中,Agent 做出了一系列重要的架构决策——选择了事件驱动模式、定义了消息格式、约定...
Agent 的做法完全不同。它不会把所有步骤写死,而是让模型自己决定下一步。内部发生的事情大概是这样:
——从OpenAI Symphony实验看Harness Engineering的范式革命
任务相同:让 GPT-4o 调查一个生产环境 OOM 事故——读取应用日志、定位内存泄漏的代码路径、编写修复补丁、创建包含根因分析的 Pull Request。
在近期与AI工程师的交流中,我总爱问一个场景题:LLM推理服务不可用时,系统如何降级?大部分人的回答停留在“换模型”或“重试”,很少有谁能说清退避策略,更别提防...
这不是个例。我们见过太多“代码写对了,但产品没人用”的悲剧。而进入2025年之后,另一个更隐蔽的危机正在蔓延——AI生成的代码看起来天衣无缝,一跑起来却漏洞百出...
2026年6月,一条12个英文单词的推文引爆了AI工程圈。它背后指向的不仅是一个新概念,而是软件开发正在经历的第四次范式跃迁——从"告诉AI每一步该做什么"到"...
这不是虚构的故事。在 AI 编程助手全面渗透开发流程的今天,类似的场景正在无数团队中上演。AI 把"写代码"这件事的门槛降到了前所未有的低,但门槛降低并不意味着...
我们习惯用一个带戏剧色彩的词描述大模型的错误:幻觉。这个词暗示了某种“凭空编造”,甚至让人联想到“故意胡说”。
当AI写代码的能力越来越强,人类程序员的知识水平反而成了制约效率的瓶颈。这条"AI+人"的协作之路,究竟通向何方?
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