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最近 Google Go 团队写了一篇文章,讨论了一个问题:当 Coding Agent 开始参与更多的代码编写工作,什么样的编程语言会更适合 AI 辅助开发?
这期的「周一上线」,一边是模型和 Agent 继续往长程执行、真实任务里走,另一边是围绕 AI 的算力、资本和公司关系也在重新排兵布阵。
前几天,小七的同事给小七发了一张图(下图)并告知,他被 ChatGPT 限制访问了:
在先前的 Codex 实践中,我们已经跑过 CLI、读过开源项目,也用 /status、/diff、/review、/plan 等 Slash Command ...
现在,越来越多的 Coding Agent 开始采用大模型搭配小模型的方式:先让小模型处理普通问题,再把复杂问题交给大模型。或者是在任务变简单后切回小模型,以便...
当我们停止对 AI Agent 进行手动更新时,Agent 的能力演进通常就会中断。尽管 GitHub 上每天都有大量新的开源工作流与架构设计,但要想把这些成果...
做业务开发时,一个任务常常要跨好几个数据源:关系型数据库里查主数据,Redis 里看缓存,MongoDB 里翻文档。真正写 SQL 的时间未必最多,更多时间花在...
Agent 处理长任务时,容易碰到上下文膨胀的问题。随着搜索结果、工具输出和推理过程的累积,真正重要的信息会被淹没,难以快速找到。即便现在的模型拥有 1M、10...
于是,系统开始保存对话,记录任务轨迹,一点点地累积用户偏好和执行经验。一开始,这套机制能部分解决“失忆”的问题。但当 Agent 运行久了,新的麻烦也出现了。A...
现在 Agent 能记住任务做到了哪里、此前发生了什么,也能在中断后从检查点继续执行。
最近,一篇题为《“Code was never the hard part” is an insult to all programmers》的文章在 Hack...
每天都有新的 MCP、Skill、定制化 Agent 冒出来,社交平台上也不断有人宣称:“这一条 Prompt 让我彻底搞明白了 AI。”现实情况是工具装了一堆...
上一期我们聊了工具调用的输入输出契约 Agent 会调用工具了,但新的问题又冒出来了。Agent 一轮轮地执行任务,会积累大量的信息:哪些步骤完成了,哪些工具调...
2026 年上半年,Agent 领域出现了一批“Harness 自进化”研究。它们通常会引入一个专门负责优化系统的 Meta Agent,用来先分析目标 Age...
在做前端或 Node.js 项目时,往往要引入大量第三方包。一次 npm install 带来的,是一整串很难人工审查的依赖树。攻击者可以把恶意逻辑藏进仿冒包、...
现在,大多数 Coding Agent 都运行在完整的 Linux 虚拟机或容器中,以保障 Agent 安全地读取文件、执行 Bash 命令、安装依赖并运行项目...
这期的「周一上线」,一边是模型继续向多模态和机器人延伸,另一边是 Agent 开始从“会写代码”走向长期协作、完整交付和自我改进。
平时工作忙碌的你,不一定能有时间去筛选值得一读的优秀文章。在这里,小七为你整理了七牛开发者号本月的优秀文章,还有海外优秀实践。等你哪一天有空了,可以回头读一读。
当我们给 Agent 发消息时,当前这一次输入的 Prompt,只占模型实际读到的上下文中的很小一部分。系统提示词、Skills、CLAUDE.md 文件、记忆...
不要觉得本文很难,即使你没有机器学习的背景,也可以借助人类学习和工作的方式来理解 AI 训练这件事。毕竟现在 AI 模型越来越多地通过 Agent 参与到我们日...
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