Anthropic 的 Kevin Bai 讲解 FDE 模式,这个模式是 Palantir 成功的关键,值得了解。他讲了 FDE 是什么、怎么运作、判断标准,还有 AI 时代的变化。
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朋友,Lyft 用 LangGraph 和 LangSmith 把部署客服机器人从6个月缩到1-2周,太高效了,值得学学他们的方法。
Capital One 的 Max Kanat-Alexander 要分享 AI 实践经验,讲讲怎么把 AI 上下文真正用在生产里,不是看那些演示。
AI Engineer World's Fair 2026 的语音专题,讲的是语音代理的 5 种失败模式,比如 Google DeepMind 的语音转语音模型研究,OpenAI 的语音代理应用案例,还有 Plivo 分享的一周内可能遇到的语音代理失败模式。
Anthropic 的 LlamaParse SDK 更新了,Stainless 团队帮忙优化了,让开发者更新起来更方便。
LangChain 的课程里新增了 capstone 项目,能帮你练习调试和追踪技能,还能掌握代理工程平台的使用。
Plasma AI 推出了 Radio,能让 Claude Code、Codex 这些编程助手在一个频道里实时沟通协作,不用手动复制消息,很方便。
想用 RAG 做文档问答但怕答案不可信的朋友,可以看看这个方案,它把每个论断都和具体页码、原文片段绑定了,比单纯用模型生成答案更可靠。
想了解多模型 agent 如何协作?这篇文章讲了用 claude 当 leader,协调 codex、gemini 等成员写代码,还提到了冗余和选举机制,挺实用的。
朋友,你试试Vibe Coding,它让写代码变得超快,但最后发现验证这些功能才是最头疼的,AI生成的代码bug也多,测试工作量大,得自己写提示词来管理。
如果你用 Vibe coding,额度快重置时扔一堆任务给 Agent,最后发现任务没完成,可能是因为 Agent 开了 worktree 没合并,参考提示词让 Agent 检查清理一下。
VinooGanesh(Kepler CEO)分享的FDE最佳实践,讲的是怎么把客户问题变成平台资产,不是卖小时费,而是建可复用的东西,对做AI产品的很有参考价值。
作者分享了自己从零构建代理框架的经验,核心是将其分为LLM模块、工具模块和代理循环三部分。推荐使用OpenRouter支持多模型,并建议通过ReAct实现基本循环。作者强调要记录实验过程中的输入输出,并使用多样化的任务进行测试。
GitHub 的法律团队用 Copilot CLI 处理了 100 万行代码,帮你快速检查代码里的法律风险,比如开源许可证问题,比手动查快多了。
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