人工智能

共 10 篇文章

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谈谈 AI 编程时代的「道法术」

本次分享源于在公司内部的一次 AI 编程交流，系统梳理 AI 编程的「道法术器」框架：以软件工程第一性原则为锚，结合六大「道」与六大「法」，给出人机协作的实践要点与落地建议。

2025年09月20日37 分钟阅读

AI ProgrammingSoftware EngineeringMethodology

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Qwen3 全面登场：混合推理、超强 Agent，它将如何定义开源 AI 新标准？

深入解析阿里巴巴最新发布的 Qwen3 大模型系列：涵盖 8 款全场景开源模型，重点介绍其创新的混合推理模式、大幅提升并经实测验证优于 DeepSeek R1 的 Agent/MCP 能力、以及支持 119 种语言等核心亮点。探讨其顶级性能、成本效益、训练细节及对开源 AI 和智能体时代的深远影响。

2025年04月29日8 分钟阅读

Qwen3LLMOpen Source AI

人工智能

Llama 4 系列：开启原生多模态 AI 创新新纪元 [译]

Meta 正式发布 Llama 4 系列大型语言模型，推出两款开源的原生多模态模型 Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick，并预告了更强大的教师模型 Llama 4 Behemoth。这些模型首次采用混合专家（MoE）架构，在性能、效率和上下文长度（Scout 高达 1000 万 token）方面取得显著突破。

2025年04月06日18 分钟阅读

Llama 4Multimodal AIMOE

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Vibe Coding 是真编程吗？速度与风险并存的新选择

本文深入探讨了 Vibe Coding，一种基于 AI 的编程新范式，分析了其原理、优势、局限性和对软件行业的影响。通过对比传统编码方式，文章揭示了开发者角色的转变，并提供了实践应用策略和未来发展趋势预测，帮助开发者更好地理解这场浪潮的走向。

2025年03月18日18 分钟阅读

Vibe CodingAI ProgrammingLLM

人工智能

加速智能体性能的技巧[译]

本文为 AI 智能体的开发者提供了加速其性能的实用技巧。文章强调了识别延迟来源的重要性，并探讨了通过优化用户体验、减少 LLM 调用次数、加速 LLM 调用以及利用并行处理等多种策略来提升智能体速度和效率。文章还强调了在性能、成本和能力之间进行权衡的必要性。

2025年03月16日6 分钟阅读

AIAgentPerformance Optimization

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为何模型上下文协议 (MCP) 最终会获胜？[译]

本文深入分析了模型上下文协议 (MCP) 快速崛起并有望成为智能体领域主导标准的深层原因。文章从技术、生态、品牌、协议基础、实践和迭代等多个维度，阐述了 MCP 相对于其他方案的优势，认为其成功是多种因素共同作用的结果。

2025年03月12日12 分钟阅读

MCPAIAgent

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OpenAI 全新智能体平台 [译]

OpenAI 发布全新智能体平台，包括 Responses API、Web Search、Computer Use 等工具，以及开源的 Agents SDK，为开发者提供更强大的智能体开发能力。

2025年03月12日6 分钟阅读

OpenAIAgents PlatformResponses API

人工智能

LangChain 的 Harrison Chase 认为 MCP 有潜力成为未来标准，尤其在为用户无法控制的智能体便捷扩展工具方面具有重要意义，并能赋能非开发者。他将其比作 AI 领域的 Zapier，看好其在长尾应用场景的潜力。然而，LangGraph 的 Nuno Campos 对此持怀疑态度，认为 MCP 当前形式复杂、实用性有限，且模型在工具调用方面仍存在挑战。他强调工具与智能体架构深度集成的必要性，并指出 MCP 需要在易用性、服务器部署和质量保证方面做出重大改进才能真正普及。

2025年03月11日7 分钟阅读

MCPAIAgent