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普通微服务里,"出问题"的信号是明确的:异常率涨了、P99 抖了、某个下游返回 5xx。观测系统的任务是把这些信号关联起来,回答"哪个依赖挂了"。
前阵子把手上一个 7B 底座拉出来做客服语气的适配,顺手把 LoRA 这条链路从头到尾跑了一遍。这篇不铺概念,按我实际踩坑的顺序讲:先算显存,再调超参,最后落到...
从架构视角拆解 Agent 的工程化问题:状态与持久化、上下文装配、可观测、评测、权限边界与成本治理。少讲原理,多讲取舍。
判断一套 Agent 的上下文装配做得好不好,有个很省事的办法:看它的输入 token 数是稳定的,还是忽高忽低。
我们上个月把客服工单的分流环节从"规则 + 大模型生成 JSON"换成了判断型模型。它不是纯技术问题,换完之后运维面变了:以前盯的是"解析成功率"和"超时率",...
一个跑对账的 Agent,任务是"找出差异 → 生成调整单 → 提交审批 → 通知相关人",一共七个步骤。跑到第五步,提交审批的接口超时了。
一个已经上线两周的 Agent,日调用量几千次,投诉很少。有人改了一版系统提示词,把"遇到不确定就反问用户"改成了"先给出最可能的答案"。
私有环境里上大模型,卡点通常不在模型本身,而在环境拼装:推理引擎、计量网关、任务沙箱、业务前端,四套东西各自成体系,还得有人把它们缝在一起。把这几层压进一台小机...
最近在做一个采购 Agent 对接外部供应商履约 Agent 的需求,两个 Agent 分属不同公司、不同技术栈,怎么互认、派活、跟进度,是个绕不开的问题。折腾...
上篇文章聊了 Token 是什么,这一篇只谈钱:大模型 API 的这笔账到底该怎么算、成本又能从哪里省下来。
做 Agent 应用的人大多会走到同一个岔路口:模型本身越来越强,但"能力"却越来越难管。
很多团队在接入大模型时,第一步是比价:同一个模型,A 家报价是官方一折,B 家是五折,于是选了 A。这个决策过程,本质上和一个后端系统"选一个第三方 SDK"或...
摘要:DeepSeek Harness(dsh)是 DeepSeek AI 开源的 Agent 运行时框架,其核心理念是"Everything is a Plu...
一个真正能落地的 Agent,不是只会"聊天",它得往四个方向伸手:调用工具、和其他 Agent 协作、读取团队沉淀的知识,以及靠一套自己的"干活引擎"把任务一...
摘要:2026 年 8 月 13 日,DeepSeek 开源了它的第一款 Agent 产品 Harness v0.1(MIT 协议)。它不是又一个大模型,而是位...
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